公开(公告)号：CN119578024A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411487954.X

申请日：2024-10-24

Applicant: 暨南大学 ,  珠海瓦特电力设备有限公司

Inventor： 庄师强 ,  黄芹 ,  郑永强 ,  肖正濠 ,  吴伟雄 ,  韦永兴 ,  赵乘骥 ,  安荣邦 ,  和敬涵

IPC: G06F30/20 ,  G01R31/367 ,  G06F111/20

Abstract: 本申请属于电池参数辨识技术领域，尤其涉及一种电池模型参数辨识方法、装置、电子设备和存储介质。将限定记忆的递推最小二乘算法中引入多新息理论，确定辨识模型，多新息理论用于获取新息长度数据作为所述辨识模型的输入，限定记忆的递推最小二乘算法用于限定辨识模型的记忆长度；基于辨识模型、实时电压和实时电流，对二阶RC电池模型进行参数辨识，该辨识模型具有更好的跟踪性和稳定性，辨识结果能够快速逼近且稳定收敛于参考值附近，可以得出效果更好的参数辨识结果。

公开(公告)号：CN119414241A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411485778.6

申请日：2024-10-23

Applicant: 暨南大学 ,  珠海瓦特电力设备有限公司

Inventor： 庄师强 ,  黄芹 ,  郑永强 ,  肖正濠 ,  吴伟雄 ,  韦永兴 ,  赵乘骥 ,  安荣邦 ,  和敬涵

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/387 ,  G01R31/388 ,  G01R31/00

Abstract: 本申请属于电池参数估算技术领域，尤其涉及一种基于卡尔曼滤波的电池SOC估计方法、装置、设备和介质。本申请提供的方案，针对传统卡尔曼滤波类方法在对磷酸铁锂类电池进行SOC估计时由于电池电压平台期导致的小误差，大影响问题，在卡尔曼滤波算法的基础上，通过引入改进公式，并确定改进公式中电压平台期增益G的取值，有效提高对磷酸铁锂类电池的SOC估计精度，精准的SOC估计能够确保电池的最大效用，减少成本并防止资源浪费。