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公开(公告)号：CN113933714B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111204509.4
申请日：2021-10-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/388 , H01M10/0525
Abstract: 基于简化电化学模型和灰色预测联合的电池容量预测方法，属于电池性能衰减预测领域，为了解决对锂离子电池性能衰减预测精度低的问题。获取锂离子电池在充放电情况下的电流数据和电化学模型参数，所述电化学模型参数包括多个电化学参数；将每个电化学参数在设定的变化范围内取多个均分值，分别代入对应的电化学模型中进行电池放电仿真，获得每个电化学参数的敏感度；从多个电化学参数的敏感度中选出高于预设敏感值的电化学参数作为关键敏感参数；利用灰色预测模型预测关键敏感参数的退化，得到关键敏感参数的预测值；将关键敏感参数的预测值代入电化学模型中模拟恒流放电至截止电压处，预测出锂离子电池的放电容量。它用于预测电池容量。
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公开(公告)号：CN119314593A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411314243.2
申请日：2024-09-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G16C20/70 , G01R31/367 , G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/385 , G01R31/396 , G16C20/10 , G16C20/20 , G06N3/006 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种基于电化学模型和卡尔曼滤波在线估计负极过电势的锂离子电池析锂诊断方法及系统，方法包括以下步骤：结合电池SP+热耦合模型，建立基于参数修正的宽倍率简化电化学模型；基于所述宽倍率简化电化学模型，构建基于EKF的负极过电势估计框架；基于所述负极过电势估计框架，对负极过电势进行闭环修正，完成对锂离子电池析锂诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118534325A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410355358.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种锂离子电池电滥用电流边界估计方法及系统，包括以下步骤：基于锂离子电池基本工作原理，建立电池内部过程与外特性之间的关联关系，基于所述关联关系，构建锂离子电池的简化电化学模型；采用激励响应的方法，实现所述简化电化学模型的参数辨识；结合完成参数辨识的所述简化电化学模型，采用PID算法，获得全荷电状态SOC范围的电滥用边界。本发明基于能够实现锂离子电池内外部特性精确模拟的简化电化学模型，使用比例‑积分‑微分控制PID算法，能够有效实现电池不析锂电流边界估计。
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公开(公告)号：CN117709049A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311427012.8
申请日：2023-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/20 , G16C20/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了基于电化学‑热耦合的锂离子电池特性监测方法及系统，其中方法包括以下步骤：构建锂离子电池的电化学模型；构建锂离子电池的热模型；基于所述电化学模型和所述热模型，进行电场、浓度场和温度场的耦合，构建电化学‑热耦合模型；基于所述电化学‑热耦合模型，进行所述电化学模型和所述热模型的参数辨识，完成对锂离子电池的特性监测。本发明能够实现方形电池使用过程中内外部特性准确高效模拟。
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公开(公告)号：CN118226274A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410359148.8
申请日：2024-03-27
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种锂离子电池剩余使用寿命估计方法及系统，其中，方法包括以下步骤：结合现有描述锂离子电池衰退趋势的经验模型，基于绝对平均相对误差，筛选符合预设要求的经验模型；基于PF算法，选择符合预设要求的状态方程和权重计算方程，对符合预设要求的经验模型参数进行修正，实现锂离子电池剩余使用寿命RUL估计。本发明通过筛选经验模型，基于粒子滤波(PF)算法修正经验模型参数，使用修正后的经验模型进行锂离子电池容量衰退趋势和剩余使用寿命RUL的准确、高效估计。
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公开(公告)号：CN117709113A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311752250.6
申请日：2023-12-19
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种锂离子电池组模型参数在线解耦辨识方法及系统，包括：基于锂离子电池基本工作原理，构建锂离子电池组的多物理场耦合模型；结合不同单体锂离子电池间电热联系，完成多物理场耦合模型扩展，并进行参数离线辨识；研究离线参数与锂离子电池外特性敏感性关系，筛选扩展后的多物理场耦合模型特征参数，并基于最小二乘法和二分法完成多物理场耦合模型参数在线辨识。本发明的多物理场耦合模型可以实现电池端电压和三维外壳温度的精确仿真和模型参数的在线辨识。
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公开(公告)号：CN113933714A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111204509.4
申请日：2021-10-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/388 , H01M10/0525
Abstract: 基于简化电化学模型和灰色预测联合的电池容量预测方法，属于电池性能衰减预测领域，为了解决对锂离子电池性能衰减预测精度低的问题。获取锂离子电池在充放电情况下的电流数据和电化学模型参数，所述电化学模型参数包括多个电化学参数；将每个电化学参数在设定的变化范围内取多个均分值，分别代入对应的电化学模型中进行电池放电仿真，获得每个电化学参数的敏感度；从多个电化学参数的敏感度中选出高于预设敏感值的电化学参数作为关键敏感参数；利用灰色预测模型预测关键敏感参数的退化，得到关键敏感参数的预测值；将关键敏感参数的预测值代入电化学模型中模拟恒流放电至截止电压处，预测出锂离子电池的放电容量。它用于预测电池容量。
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