公开(公告)号：CN118604616A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410557286.7

申请日：2024-05-07

申请人： 隆瑞三优新能源汽车科技有限公司 ,  北京交通大学 ,  北京理工大学

发明人： 辛涛 ,  石锦凯 ,  丁晓伟 ,  戈畅 ,  安振佳 ,  王志豪 ,  刘强 ,  陈世豪 ,  唐晓猛 ,  鲍谚 ,  杨芳 ,  张维戈 ,  袁晨阳 ,  王震坡

IPC分类号： G01R31/36 ,  G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/382 ,  G01R31/385 ,  G01R31/387

摘要： 本发明从考虑熵热影响的电池内阻等效电路模型出发，由热力学第一定律推导了熵热系数与开路电压的关系，得到更加完善的单向充电效率的计算公式。通过对钛酸锂电池在不同温度和倍率下的充电工况测得的数据进行计算，得到考虑熵热的更为准确的充电效率，以此为神经网络训练数据，建立钛酸锂电池充电效率预测模型。相比于最新充电效率计算和预测方法，本发明熵热系数与开路电压的关系得到连续时间下的充电效率计算方法。此外，采用BP神经网络，通过对比不同的超参数组合，得到了从最优的充电效率预测模型。并且最终将模型转换成Tensorflow Lite，将神经网络集成到嵌入式中，实现了对钛酸锂电池充电效率的在线预测。

公开(公告)号：CN117273076A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202310952299.X

申请日：2023-07-31

申请人： 北京交通大学

发明人： 石锦凯 ,  张维戈 ,  王志豪 ,  鲍谚 ,  范森永

IPC分类号： G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0442 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

摘要： 本发明涉及一种基于注意力的时空多图卷积网络的电动汽车充电站负荷预测方法及系统，涉及电动汽车技术领域；现有技术中的充电负荷图神经网络的预测方法采用的是基于固定位置拓扑的连接图，依赖相互连接关系无法充分提取相关性，对负荷预测的精度有着不容忽视的影响；本发明构建了蕴含交通和地理位置因素的充电负荷的时空图结构负荷模型，通过门控空洞因果卷积来捕捉数据的时间特征，将时空注意力机制与卷积运算相结合，引入了基于物理图和虚拟图的时空多图卷积网络，建立了基于注意力的时空多图卷积网络的充电站群负荷预测的方法及系统，提高充电站负荷预测的准确性。