公开(公告)号：CN119596161A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411903380.X

申请日：2024-12-23

Applicant: 华中科技大学 ,  国网山东省电力公司电力科学研究院

Inventor： 王康丽 ,  张娜 ,  王晟 ,  蒋凯 ,  杜宝帅 ,  米春旭

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/387 ,  G01R31/385

Abstract: 本发明公开了一种对电池滞回特性建模的方法、装置及存储介质，属于电池建模领域。一种对电池滞回特性建模的方法，包括：对电池滞回特性建模，得到初始模型，并对初始模型进行离散化，得到离散电池滞回特性模型；测量电池充放电方向只发生一次变化时的OCV和SOC，得到电池一阶回转曲线；基于电池一阶回转曲线对离散电池滞回特性模型进行参数辨识，得到目标电池滞回特性模型。构建的目标电池滞回特性模型可以区分OCV的可逆分量和不可逆分量，提高OCV重构精度和SOC估计精度，提高利用OCV进行电池分选和匹配时的准确性，同时不增加硬件成本。

公开(公告)号：CN119511116A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411575896.6

申请日：2024-11-06

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 王康丽 ,  张娜 ,  王晟 ,  蒋凯 ,  程时杰

IPC: G01R31/385 ,  G01R31/378 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明属于参数辨识技术领域，公开了一种基于最大相关熵的钠离子储能电池参数在线辨识方法，包括：建立钠离子储能电池的一阶戴维南模型；基于所述一阶戴维南模型，得到钠离子储能电池的离散时域模型；采用基于高斯核函数的最大相关熵准则构建代价函数，以对所述离散时域模型的参数进行估计，进而得到钠离子储能电池参数，完成钠离子储能电池参数辨识。本发明的辨识方法可以抑制储能工况下的脉冲噪声，实现精准、鲁棒参数估计，同时保证参数估计器的收敛速度。

公开(公告)号：CN112540316B

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202011206618.5

申请日：2020-11-03

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 王康丽 ,  王晟 ,  蒋凯 ,  程时杰

IPC: G01R31/389 ,  G01N27/02 ,  G01R31/378 ,  G01R31/382

Abstract: 本发明公开了一种复杂电池阻抗谱解析方法，属于电池机理分析与建模领域。本发明方法使用了阻抗谱的全部极化部分阻抗(包括实部和虚部数据)，既没有在低频区域做假设性的延拓，也没有直接舍弃阻抗谱中解析困难的部分，因此在理论上可以真实地反映实际电极过程的动力学特征；本发明方法通过交叉验证来完成正则化系数的选择：首先单独使用极化阻抗的实部、虚部数据计算弛豫时间分布函数的近似解，然后分别用极化阻抗的虚部、实部验证近似解的拟合精度，拟合均方根误差最小时，对应的正则化系数即为最优值；交叉验证可以保证在选择的正则化系数下，弛豫时间分布函数近似解最为精确。

公开(公告)号：CN112540316A

公开(公告)日：2021-03-23

申请号：CN202011206618.5

申请日：2020-11-03

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 王康丽 ,  王晟 ,  蒋凯 ,  程时杰

IPC: G01R31/389 ,  G01N27/02 ,  G01R31/36

Abstract: 本发明公开了一种复杂电池阻抗谱解析方法，属于电池机理分析与建模领域。本发明方法使用了阻抗谱的全部极化部分阻抗(包括实部和虚部数据)，既没有在低频区域做假设性的延拓，也没有直接舍弃阻抗谱中解析困难的部分，因此在理论上可以真实地反映实际电极过程的动力学特征；本发明方法通过交叉验证来完成正则化系数的选择：首先单独使用极化阻抗的实部、虚部数据计算弛豫时间分布函数的近似解，然后分别用极化阻抗的虚部、实部验证近似解的拟合精度，拟合均方根误差最小时，对应的正则化系数即为最优值；交叉验证可以保证在选择的正则化系数下，弛豫时间分布函数近似解最为精确。

公开(公告)号：CN119535226A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411692138.2

申请日：2024-11-25

Applicant: 华中科技大学 ,  贵州电网有限责任公司电力科学研究院

Inventor： 王康丽 ,  程可昕 ,  王晟 ,  樊磊 ,  蒋凯 ,  李波 ,  李浩秒

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/385

Abstract: 本发明公开了一种电池参数在线辨识方法及系统，属于电池技术领域；引入遗忘矩阵以及与协方差矩阵互为逆矩阵的信息矩阵，并将信息矩阵拆分为未激励的信息子空间矩阵和被激励的信息子空间矩阵，只对被激励的信息子空间矩阵进行遗忘，在现有的带遗忘因子的递归最小二乘算法中的协方差矩阵更新公式的基础上，用遗忘矩阵乘信息矩阵来代替原协方差矩阵更新公式中的协方差矩阵，以此作为定向遗忘机制，推导得到本发明所采用的误差协方差矩阵更新公式#imgabs0#能够根据当前时刻输入的新信息，选择性地遗忘可以被其取代的旧信息分量，而其他旧信息分量则不受影响，由此规避了协方差爆炸情况的出现，大大提高了鲁棒性，使得电池参数的辨识精度较高。