一种蓄电池组状态电流测试装置

    公开(公告)号:CN211698119U

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN202020077227.7

    申请日:2020-01-14

    Abstract: 本实用新型公开了一种蓄电池组状态电流测试装置,其包括电流采样单元、控制单元和显示单元,所述电流采样单元包括第一运算放大器、第二运算放大器,所述第一运算放大器的第一输入端输入蓄电池组电流,所述第一运算放大器的输出端与第一运算放大器的输入端连接且与所述第二运算放大器的第一输入端连接,所述第二运算放大器的输出端与第二运算放大器的第一输入端连接,所述第一运算放大器的输出端和第二运算放大器的输出端均与所述控制单元的输入端连接,所述控制单元的输出端与显示单元连接。本实用新型能使控制单元能有效监测蓄电池组在所有状态下的电流,降低站用直流电源系统的安全隐患。本实用新型可广泛应用于蓄电池技术领域。

    一种锂离子电池荷电状态估计方法及系统

    公开(公告)号:CN114280490A

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202111050937.6

    申请日:2021-09-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应灾变遗传优化循环神经网络的锂离子电池荷电状态估计方法及系统,实现对复杂运行工况下动力电池荷电状态的精确估计。该方法利用锂离子电池充放电过程中产生的电压、电流实时参数训练得到循环神经网络模型,并基于验证组数据对训练好的锂离子电池荷电状态估计模型进行测试评估。该方法使用了自适应灾变遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,有效提高了神经网络最优权值和阈值的全局搜索能力,最终提升锂离子电池荷电状态估计精度与鲁棒性。本发明提出的锂离子电池荷电状态估计方法作为数据驱动建模方法,无需辨识锂离子电池内部各电化学参数,具有更好的实用性,可应用于复杂工况下动力电池荷电状态的实时估计。

    一种锂离子电池荷电状态估计方法及系统

    公开(公告)号:CN114280490B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202111050937.6

    申请日:2021-09-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应灾变遗传优化循环神经网络的锂离子电池荷电状态估计方法及系统,实现对复杂运行工况下动力电池荷电状态的精确估计。该方法利用锂离子电池充放电过程中产生的电压、电流实时参数训练得到循环神经网络模型,并基于验证组数据对训练好的锂离子电池荷电状态估计模型进行测试评估。该方法使用了自适应灾变遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,有效提高了神经网络最优权值和阈值的全局搜索能力,最终提升锂离子电池荷电状态估计精度与鲁棒性。本发明提出的锂离子电池荷电状态估计方法作为数据驱动建模方法,无需辨识锂离子电池内部各电化学参数,具有更好的实用性,可应用于复杂工况下动(56)对比文件窦思远.基于STFDEKF的锂离子电池SOC估算《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》.2019,(第第1期期),第C035-1001页.刘冰;周浩兵;刘雨辰;徐帅;周飞.基于ANN的锂离子电池SOC估算方法研究.电源技术.2019,(第12期),全文.

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