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公开(公告)号：CN111581850A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010461907.3
申请日：2020-05-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种应用数字孪生技术的全周期动力电池管理系统，其相较于现有技术可有效减少前期开发过程中的实验量，缩短开发周期。在线端与云端分别采用了长短不同时间尺度的算法，即能够保证在线端处理的实时性，同时在云端实现较高的计算精度。所述系统通过云孪生系统对历史数据的分析，可以及时发现电池材料、结构等方面的不足，同时针对故障电池可以进行溯源，探究故障原因，为新电芯优化开发提供有力参考，由此实现数据闭环。对于梯次利用过程，通过孪生模型即可判定物理模型的真实状态，快速实现对不同老化状态电池的分类重组，因此有效解决了传统梯次利用电池重组前状态难以快速判定、重组后不一致性大的问题。
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公开(公告)号：CN110632521B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201911012651.1
申请日：2019-10-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供了一种锂离子电池容量的融合估计方法，其以滤波的思路，将来自不同信号或者不同容量估计方法的估计结果看作真实容量的测量值，以滤波器增益确定权重，从而达到抑制单一方法误差的效果。该方法为现有的容量估计方法提供了一个融合估计框架，且计算量小，便于嵌入电池管理系统中提升容量估计的鲁棒性，从而具有了现有技术中所不具备的诸多有益效果。
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公开(公告)号：CN111137149A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010003094.3
申请日：2020-01-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60L53/12 , B60L58/27 , B60L58/12 , B60L58/16 , B60L58/24 , H01M10/42 , H01M10/44 , H01M10/615 , H01M10/625 , H01M10/633
Abstract: 本发明涉及一种非接触式动力电池低温加热、阻抗测量和充电的方法，利用非接触式动力电池充电装置中的交流电测量电池阻抗以及对动力电池进行加热，实现利用无线充电设备测量电池阻抗和加热动力电池，无需外接单独的激励源。此外能够根据实时测量的电池阻抗实时更新电池充电的电流和电压，实现最优电流和最优电压充电，充电效率更高，充电过程对电池损伤更小。能够根据实时测量的电池阻抗实时更新动力电池SOC和SOH，实现动力电池状态参数的估计更加准确。能够根据实时测量的电池阻抗实时更新电池交流电加热的频率、电流和功率参数，实现变频加热温升速率更高，控制精确度高且简单。
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公开(公告)号：CN110994053A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911310286.2
申请日：2019-12-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: H01M10/42 , H01M10/613 , H01M10/615 , H01M10/625 , H01M10/633
Abstract: 本发明提供了动力电池主动管理方法与系统，通过主动式的电池性能管理与控制方式，摆脱了现有技术中对电池充、放电功率等的限制，充分发挥了电池的性能潜力，同时综合考虑了电池寿命、一致性等多方面的因素，具有现有技术所不具备的诸多有益效果。
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公开(公告)号：CN110991757A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911257061.5
申请日：2019-12-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种混合动力电动汽车综合预测能量管理方法，其将车速预测和乘员预测相结合，更加全面地考虑车辆真实应用场景中的未来短期功率需求；采用基于模型预测控制的方法，可实现车辆能量管理的实时在线应用，通过本发明所提供的该方法能够实现预测工况更全面、预测精度更准确的车辆实时在线能量管理，提高混合动力电动汽车节能潜力，也易于在线实时实现，具有良好的工程应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107479000B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201710706002.6
申请日：2017-08-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06F17/50
Abstract: 本发明提出一种基于Box‑Cox变换以及蒙特卡罗仿真的动力电池RUL预测方法，其应用Box‑Cox变换对电池容量进行变换，构建容量变换值与循环次数之间的线性模型，并利用最小二乘算法对模型参数以及模型不确定性进行辨识，剩余寿命的不确定性应用蒙特卡罗仿真产生。该算法可以缩减精确剩余寿命预测所需的在线老化数据，当有离线老化数据时，精确剩余寿命预测所需要的在线数据量最低仅为电池总衰减数据量的30％。
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公开(公告)号：CN108544925B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201810282001.8
申请日：2018-04-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及电池管理系统，包括车载电池管理单元和基于电池历史数据的云计算系统组成，车载电池管理单元利用电池信息采集单元测量的电压、电流、温度进行电池模型参数辨识，利用辨识出的参数，进行状态SOC和SOE估计、基于模型参数实现多目标优化的充放电能力SOP估计、电池的短路故障检测、传感器故障检测及传感器在线标定、以及电池的自加热和热均衡功能等。利用云服务器存储量大，计算能力强的特点实现基于在线的电池容量即健康状态SOH估计，利用模型参数、SOC信息进行电池组一致性估计、剩余里程预测；对参数慢时变的内短路状态进行估计；以及利用历史充电数据进行剩余寿命预测(RUL)；并利用无线传输将计算的结果回传至车载电池管理单元。
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公开(公告)号：CN106443474B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610880874.X
申请日：2016-10-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/389
Abstract: 一种动力电池系统寿命衰退特征快速识别的方法，基于预先建立的极化内阻增长率与容量保持率关系，在电动汽车实际运行工况中完成参数辨识的电压电流数据采集，并通过车载计算机进行在线参数辨识，无需特别对电池进行满充满放或其他操作即可在线得到电池的实际容量；采用极化内阻增长率和容量保持率作为输入和输出，避免了电池之间内阻、容量不一致性对容量预测的影响。所辨识的模型内阻参数不仅可以用于容量估计，也可用于SOC估计等方面。
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公开(公告)号：CN106772067B
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201611077392.7
申请日：2016-11-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请涉及利用IAPF滤波估计动力电池荷电状态与健康状态的方法，首先进行准备工作：建立容量‑SOC‑OCV三维响应面，然后利用多时间尺度IAPF滤波算法，使用宏观时间尺度获得动力电池系统参数估计值、使用微观时间尺度估计系统状态，最后提出荷电状态SOC和健康状态SOH的表征量，评估所述动力电池的荷电状态与健康状态，形成基于多时间尺度的动力电池参数和状态的联合估计方法，实现动力电池荷电状态和可用容量在不确定性应用环境中的精确联合估计，使得估计结果在全工作周期内更加稳定可靠且实现减小BMS计算量。
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公开(公告)号：CN105842627B
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201610069076.9
申请日：2016-02-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明涉及动力电池参数和状态的估计领域，尤其涉及一种基于数据模型融合的动力电池容量和荷电状态的估计方法。为提高电动车辆动力电池荷电状态的估计精度，本发明提出一种基于数据模型融合的动力电池容量和荷电状态的估计方法，对动力电池进行老化实验，得出由动力电池在不同老化程度下的开路电压、荷电状态和可用容量形成的三维响应面关系，建立动力电池的等效电路模型，输入动力电池的实测端电压和充放电电流到动力电池的模型方程中，辨识出动力电池的等效电路模型的模型参数以及动力电池的最大可用容量和荷电状态初始值，估计出动力电池的荷电状态。本发明方法可对不同老化程度的动力电池的容量和荷电状态进行估计，实用性强，估计精度较高。
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