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公开(公告)号：CN112104039A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010978211.8
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种非接触式动力电池充电和均衡装置，其利用非接触式动力电池充电装置中的接收线圈作为均衡拓扑结构的一部分，创新性地实现了一种三线圈均衡结构，使得无增加外部设备的情况下，同时解决现有技术中存在的技术问题，实现了电池均衡的同时无需增加设备，成本低，功率大，效果好。
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公开(公告)号：CN112104036A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010963783.9
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种非接触式动力电池充电和耗散均衡装置，其利用非接触式动力电池充电装置中的接收线圈作为均衡拓扑结构的一部分，创新性地实现了一种充电线圈与功率电阻组合的均衡结构，使得无增加外部设备的情况下通过将瞬时大电流及时转化为热能释放，从而解决了现有技术中单体性能不一致所导致的的技术问题，具有成本低、功率大的有益效果好。
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公开(公告)号：CN109977622B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910367605.7
申请日：2019-05-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种动力电池的剩余寿命预测方法，其基于动力电池本体历史数据与云端大数据融合驱动来实现，该方法在实施过程中，能够充分利用待预测电池本体的在线历史数据和包含非本体信息的云端大数据，对动力电池RUL实现预测，具有步骤简单、预测精度高、能极大程度地提高可用信息源的利用率、可支持任意数量的非本体信息作为预测输入量等诸多有益效果，能够有效适应大数据应用场景。
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公开(公告)号：CN112104034B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010960584.2
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种非接触式动力电池充电、加热与均衡装置，其利用非接触式动力电池充电装置中的交流电对动力电池进行交流激励加热，并利用非接触式动力电池充电装置中的接收线圈作为均衡拓扑结构的一部分，创新性地实现了一种三线圈均衡结构，使得无增加外部设备的情况下，同时解决了现有技术存在的技术问题，实现了电池均衡和加热无需增加设备，成本低，功率大，效果好。
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公开(公告)号：CN111610448B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202010485489.1
申请日：2020-06-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 一种应用数字孪生技术的锂离子电池寿命预测方法，其通过建立电池的数字孪生体，生成电池在不同工作条件下的老化轨迹，能够有效地应对电池不一致性、环境及工作条件的变化。结合机器学习模型，可以建立快速电池寿命预测模型，并实现其定期更新以应对工况及环境变化，明显克服了现有技术中所存在的不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112104034A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010960584.2
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种非接触式动力电池充电、加热与均衡装置，其利用非接触式动力电池充电装置中的交流电对动力电池进行交流激励加热，并利用非接触式动力电池充电装置中的接收线圈作为均衡拓扑结构的一部分，创新性地实现了一种三线圈均衡结构，使得无增加外部设备的情况下，同时解决了现有技术存在的技术问题，实现了电池均衡和加热无需增加设备，成本低，功率大，效果好。
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公开(公告)号：CN111781504A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010767521.5
申请日：2020-08-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392 , G01R31/388
Abstract: 一种锂离子动力电池老化状态识别与开路电压重构方法，其考虑到快速获取开路电压-荷电状态曲线对提升电池老化状态识别与全寿命区间内的荷电状态估计的重要意义，以及常用的电池恒流或恒流恒压充电模式能够为机器学习方法提供一致性输入的特性。该方法着眼于电池内部老化状态估计以及开路电压获取两个问题，使用常见的恒流充电过程中的部分充电电压曲线，结合机器学习方法离线建立部分充电电压曲线与电池正负极容量、初始荷电状态的关系，可以实现快速的电池内部老化状态的估计，以及电池开路电压-荷电状态曲线的精确重构。
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公开(公告)号：CN111610448A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010485489.1
申请日：2020-06-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 一种应用数字孪生技术的锂离子电池寿命预测方法，其通过建立电池的数字孪生体，生成电池在不同工作条件下的老化轨迹，能够有效地应对电池不一致性、环境及工作条件的变化。结合机器学习模型，可以建立快速电池寿命预测模型，并实现其定期更新以应对工况及环境变化，明显克服了现有技术中所存在的不足。
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公开(公告)号：CN111562515A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010419491.9
申请日：2020-05-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/3842 , G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种动力电池组特征单体的筛选方法，其基于数据流Misra-Gries算法对一级筛选得到的特征单体编号进行频繁项挖掘实现二级筛选，利用二级筛选结果进行特征单体编号更新，有利于对特征单体和电池组状态的在线估计。本发明通过二级筛选，有效避免了电压波动和参数估计误差造成的特征单体编号频繁切换更新的问题，提升了电池组状态估计结果的稳定性和精确性。相较于设定固定观测窗口的方法，本发明能够有效减少算法对存储空间的需求，有利于在大规模电池组嵌入式管理系统中应用。
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