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公开(公告)号:CN115966776A
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN202310016435.4
申请日:2023-01-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: H01M10/058 , H01M10/48
Abstract: 本发明公开了一种内短路故障电池的制作方法,首先制作短路触发装置、内部温度测量装置和参比电极装置;接着制作内短路电池,先在准备好的隔膜上进行打孔,随后将打孔后的隔膜在叠片过程中放入指定位置,同时加入制作好的三种装置;在利用极耳胶与PP管分别将参比电极装置、内部温度测量装置以及内短路触发装置与铝塑膜边缘的交汇位置进行包覆,最终,在电池定容完成后对注液口进行终封,得到内短路电池。本发明实现了内短路触发时刻可控、内部温度以及电位可测的目的。并且通过单层以及十层试验电池证明了引入短路触发装置、内部温度测量装置以及参比电极装置对单层电池的部分性能影响严重,而对十层电池几乎无影响。
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公开(公告)号:CN113884900B
公开(公告)日:2022-08-23
申请号:CN202111066744.X
申请日:2021-09-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/371
Abstract: 本发明公开了一种三元锂离子电池容量突变点预测方法,从已有的电池加速老化数据中提取与新的电池具有相同加速老化模式的迁移样本,用于训练机器学习模型,最终预测新的电池的容量突变点。锂离子电池容量突变点预测方法包括加速老化模式判断,迁移样本选择以及容量突变点预测。具体为从三元锂离子电池放电容量‑电压曲线,容量增量曲线,电压差分曲线的早期变化曲线上提取表征锂离子电池的健康状态的17个老化特征参数,然后利用机器学习算法对锂离子电池的加速老化模式进行早期诊断,然后根据加速老化模式判断结果从已有的电池加速老化数据中进行样本选择,利用迁移样本训练机器学习模型,最终对新的电池进行容量突变点预测。
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公开(公告)号:CN111448468B
公开(公告)日:2022-03-15
申请号:CN201780093842.8
申请日:2017-08-18
Applicant: 罗伯特·博世有限公司 , 北京交通大学
IPC: G01R31/3842 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及用于检测电池组一致性的方法、装置以及系统。该用于检测电池组一致性的方法包括:对电池组进行充电以获取所采集的电池单体的充电数据;基于所获取的充电数据来生成容量增量关系曲线;根据所生成的容量增量关系曲线,确定出多个容量增量峰,并计算与相应的容量增量峰对应的参数;以及根据所计算的与相应容量增量峰对应的参数,来对电池组一致性进行检测。本发明所采用的上述方法、装置以及系统不需要额外的硬件或测试来检测电池单体,而是可以仅在正常充电过程中就能够实现电池组一致性进行检测和评价。因此,每当执行深度再充电时,可以定期执行电池组的一致性检测和评价。
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公开(公告)号:CN112433170B
公开(公告)日:2021-08-10
申请号:CN202011092297.0
申请日:2020-10-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/388
Abstract: 本发明属于电池参数辨识技术领域,涉及一种串联电池组单体参数差异辨识方法,方法基于动态时间扭曲算法,对串联电池组电池单体的充电数据进行分析处理,通过对比电池OCV曲线和电池单体的充电电压曲线,计算所有具有“一一对应关系”的数据点之间的索引值之差的平均值Td;并根据电池组的充电倍率和采样时间间隔设置比例系数Tr;接着计算Td与Tr的比值R,作为电池单体在充电过程中的起始SOC;最后根据各单体电池的充电起始SOC,计算出反映电池组SOC一致性的单体SOC差异情况。本发明方法实现了对串联电池组内各电池单体的充电初始SOC、电池组SOC一致性的估计,具有较高精度和效率。
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公开(公告)号:CN113075554A
公开(公告)日:2021-07-06
申请号:CN202110324053.9
申请日:2021-03-26
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/3835 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种基于运行数据的锂离子电池组不一致性辨识方法。本发明包括:步骤1:对实际运行工况中BMS采集到的锂离子电池电压数据进行数据预处理;步骤2:通过电池单体的一阶RC等效电路模型,分析单体SOC、容量两个电池参数与电压曲线变化之间的关系;步骤3:提取电池电压离群率;步骤4:对原始放电段电压进行经验模态分解,提取电池各充放电段电压极差,采用滑动窗口对窗口内的电压极差进行相加;步骤5:基于原始放电段电压,提取放电段电压差分,采用滑动窗口对窗口内的电压差分的绝对值进行相加;步骤6:对提取的电压离群率采用阈值方法辨识电池组不一致性,对提取的电压极差与电压差分采用聚类算法辨识电池组不一致性。
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公开(公告)号:CN109164398A
公开(公告)日:2019-01-08
申请号:CN201810876589.X
申请日:2018-08-03
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/396
Abstract: 本发明提出一种锂离子电池组中单体电池容量估算方法。该方法的实施基于锂离子电池组的充电过程和单体电池的放电过程,在锂离子电池组中包含N个处于同一老化状态的电池单体,该方法包括:将锂离子电池组中最先充满电的单体电池作为基准电池,根据充放电曲线计算近似Q-OCV曲线QV0;根据第i只待估容量单体电池的充放电曲线计算其近似Q-OCV曲线QVi;分别对QV0和QVi进行微分计算,得到容量微分曲线D0和Di,将D0和Di归一化后,对Di进行平移使其与D0重合;记录Di中充电截止时刻的近似OCVi(曲线终点值);根据曲线VQ0计算基准电池的近似SOC-OCV曲线S0;在曲线S0中确定与OCVi对应的SOCi值;根据第i只单体电池的部分放电容量和SOCi值计算第i只单体电池的实际容量。
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公开(公告)号:CN105552465B
公开(公告)日:2018-05-08
申请号:CN201510883177.5
申请日:2015-12-03
Applicant: 北京交通大学
IPC: H01M10/44 , H01M10/0525 , H02J7/00
CPC classification number: Y02E60/122 , Y02E70/40
Abstract: 本发明涉及电池充电技术领域,具体是一种基于时间和温度的锂离子电池的充电方法。基于锂离子电池极化特性,计算极化电压限制的最大充电电流,并在此最大充电电流的约束下,综合考虑充电温升和充电时间,使用遗传算法寻找最优充电电流,以平衡减少充电时间和降低充电温升这两个互相矛盾的目标。结果表明,此优化充电电流在保证充电快速性的同时,控制充电过程的极化电压和温升在允许的范围内,保证了充电容量、充电效率和充电安全性和电池寿命。
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公开(公告)号:CN107045105A
公开(公告)日:2017-08-15
申请号:CN201611076522.5
申请日:2016-11-29
Applicant: 北京交通大学 , 中车长春轨道客车股份有限公司
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池组可用能量计算方法。该方法包括如下步骤:S1、检测待测锂离子电池组(均分为n个电池组)中各锂离子电池单体的容量和中值电压,S2、求出任意一个电池组Yj的容量的分布函数;S3、根据分布函数求出Yj的期望值EYj和方差Var(Yj);S4、计算n个电池组的总容量Qsum的临界值Tn;S5、最后求得n个电池组的总能量En即为待测锂离子电池组可用能量。该方法利用对于同一批次的新锂离子电池或锂离子电池使用工况相同时,锂离子电池参数(容量)往往服从正态分布,因此,通过锂离子电池单体参数(容量)分布计算锂离子电池单体成组后的锂离子电池组可用能量,有利于锂离子电池制造厂商或锂离子电池使用者评价不同电压等级下的锂离子电池成组后的表现。
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公开(公告)号:CN105548907A
公开(公告)日:2016-05-04
申请号:CN201610027448.1
申请日:2016-01-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/36
CPC classification number: G01R31/362 , G01R31/3679
Abstract: 本发明公开了基于电池管理系统的新能源车辆数据记录方法,该方法的步骤包括:S1、记录电池的初始时刻电压数据和容量数据;S2、实时采集工作过程中的电池电压数据,并基于预设阈值△V对当前电池电压数据进行判断;若满足判断条件,则执行下一步骤;若不满足判断条件,则继续执行本步骤;S3、对满足条件的电池电压数据进行容量增量峰值计算,记录并存储该电压数据和容量增量峰值数据。本发明所述技术方案能够解决现有技术中由于电池管理系统空间有限和等时间间隔记录数据,而导致的数据溢出和传输压力过大的问题。
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公开(公告)号:CN119689274A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411969467.7
申请日:2024-12-30
Applicant: 北京交通大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F17/18 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于运行模式画像的电池组健康状态评估方法和系统,涉及电池组管理技术领域,采用安时积分法对电池组的历史运行数据进行分析,得到多个电池组标签容量,通过历史运行数据构建运行模式画像,并对运行模式画像进行统计分析,得到多个统计特征,再通过各个电池组标签容量对各个统计特征进行自适应冗余特征筛选,得到多个相关健康指标,采用各个相关健康指标对预设的电池组健康状态评估模型进行训练,得到目标电池组健康状态评估模型。克服了现有的电池组健康状态评估模型主要是基于固定工况下的电池单体级别测试数据进行开发,当面获取的时序采集数据临杂乱无章时,无法对电池组健康状态进行准确评估的技术问题。
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