公开(公告)号：CN112649736B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202011392585.8

申请日：2020-12-02

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 苏令 ,  孟高军 ,  孙玉坤 ,  周煜 ,  陶政 ,  李建林 ,  余昊晨 ,  刘海涛 ,  夏涛

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G01R31/387

Abstract: 本发明公开了一种用于退役电池的荷电状态(Stateof Charge，SOC)、健康状态(Stateof Health，SOH)联合估算方法，针对退役电池的离散、不一致等性能缺陷，首先，建立一种综合考虑退役电池性能影响因素的电池单体模型，随后利用电池的混合动力脉冲能力特性(Hybrid PulsePower Characteristic，HPPC)测试所得试验数据对所建模型实施参数识别，同时根据试验数据联合蜂鸟‑神经网络算法估算电池SOH，进而确定电池的实际可用容量，以此为依据对安时积分法进行校正，最后，基于上述所得电池单体离线模型参数和改进安时积分法，采用离线‑迭代算法对电池SOC进行估算。本发明将蜂鸟‑神经网络算法、改进安时积分法、离线‑迭代算法相结合，有效提升了退役电池SOH、SOC估算的快速性与准确性。

公开(公告)号：CN113255214B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202110544956.8

申请日：2021-05-18

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 苏令 ,  孟高军 ,  孙玉坤 ,  刘海涛 ,  李建林 ,  饶宇飞 ,  赵宇 ,  夏涛 ,  李萌露 ,  余昊晨

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G06F111/06 ,  G06F111/08 ,  G06F119/04 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种退役动力电池最大可用容量动态估算方法，首先通过充电曲线提取与电池容量衰减相关的特征量，并采用异质点算法对特征量中的异常数据点进行清洗，提高特征量所含有效信息量，然后建立以相关向量机算法为基础的容量估算模型，同时引入改进蜂鸟算法优化模型参数，最后基于上述所得特征量和改进容量估算模型对退役动力电池容量进行估算。本发明将异质点算法、相关向量机算法、改进蜂鸟算法相结合，有效提升了退役动力电池容量估算的快速性与准确性。

公开(公告)号：CN112649736A

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202011392585.8

申请日：2020-12-02

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 苏令 ,  孟高军 ,  孙玉坤 ,  周煜 ,  陶政 ,  李建林 ,  余昊晨 ,  刘海涛 ,  夏涛

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G01R31/387

Abstract: 本发明公开了一种用于退役电池的荷电状态(Stateof Charge，SOC)、健康状态(Stateof Health，SOH)联合估算方法，针对退役电池的离散、不一致等性能缺陷，首先，建立一种综合考虑退役电池性能影响因素的电池单体模型，随后利用电池的混合动力脉冲能力特性(Hybrid PulsePower Characteristic，HPPC)测试所得试验数据对所建模型实施参数识别，同时根据试验数据联合蜂鸟‑神经网络算法估算电池SOH，进而确定电池的实际可用容量，以此为依据对安时积分法进行校正，最后，基于上述所得电池单体离线模型参数和改进安时积分法，采用离线‑迭代算法对电池SOC进行估算。本发明将蜂鸟‑神经网络算法、改进安时积分法、离线‑迭代算法相结合，有效提升了退役电池SOH、SOC估算的快速性与准确性。

公开(公告)号：CN113255214A

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN202110544956.8

申请日：2021-05-18

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 苏令 ,  孟高军 ,  孙玉坤 ,  刘海涛 ,  李建林 ,  饶宇飞 ,  赵宇 ,  夏涛 ,  李萌露 ,  余昊晨

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/00 ,  G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G06F111/06 ,  G06F111/08 ,  G06F119/04 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种退役动力电池最大可用容量动态估算方法，首先通过充电曲线提取与电池容量衰减相关的特征量，并采用异质点算法对特征量中的异常数据点进行清洗，提高特征量所含有效信息量，然后建立以相关向量机算法为基础的容量估算模型，同时引入改进蜂鸟算法优化模型参数，最后基于上述所得特征量和改进容量估算模型对退役动力电池容量进行估算。本发明将异质点算法、相关向量机算法、改进蜂鸟算法相结合，有效提升了退役动力电池容量估算的快速性与准确性。

公开(公告)号：CN213161971U

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202021693298.6

申请日：2020-08-14

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 苏令 ,  孟高军 ,  孙玉坤 ,  李建林 ,  刘海涛 ,  谭文轶 ,  朱志莹 ,  夏涛 ,  袁野

IPC: B07C5/34 ,  B07C5/344 ,  B07C5/342 ,  B07C5/02 ,  B07C5/36 ,  H01M10/42 ,  H01M10/54

Abstract: 本实用新型公开了一种退役动力锂电池的梯次利用系统，该系统包括计算机、外观检测模块、电池筛选模块、分档重组模块和传送模块；所述外观检测模块用于采集锂电池的外观数据并发送至计算机分析；所述电池筛选模块包括第一充放电测试仪，所述第一充放电测试仪用于采集电池的剩余容量、内阻和充放电电压数据并发送至计算机存储；所述分档重组模块用于重组锂电池，包括预排序模块和焊接模块，所述预排序模块包括第二充放电测试仪以及若干固定连接的可插拔电池夹，用于将待重组的锂电池预先组成临时的电池模块并测试其容量，所述焊接模块采用焊接机焊接锂电池。本实用新型减少了退役电池对环境带来的污染，降低电池使用成本，具有双重环境与经济效益。