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公开(公告)号：CN116298933B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310561919.7
申请日：2023-05-18
Applicant: 西南交通大学 , 雅安市卓安新能源科技发展有限责任公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及电池状态估计技术领域，公开了一种串联电池组的SOC估计方法，包括以下步骤：步骤1：获取电池老化数据，构建基于SVR的容量估计模型；步骤2：获取电池组充电数据，基于聚类算法构建均值‑差异模型；步骤3：采用步骤1的模型更新每一簇电池的容量，基于HIF‑AEKF完成对每一簇电池的SOC估计；步骤4：基于各簇电池的SOC估计值，完成对串联电池组的SOC估计；本发明基于聚类算法建立了电池组模型，在保证模型精度的同时极大地降低了模型复杂度，减少了后续状态估计算法的计算量；结合了HIF和AEKF算法的优点，能够快速实现对电池组中每个单体SOC的最优估计。
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公开(公告)号：CN116298933A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310561919.7
申请日：2023-05-18
Applicant: 西南交通大学 , 雅安市卓安新能源科技发展有限责任公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及电池状态估计技术领域，公开了一种串联电池组的SOC估计方法，包括以下步骤：步骤1：获取电池老化数据，构建基于SVR的容量估计模型；步骤2：获取电池组充电数据，基于聚类算法构建均值‑差异模型；步骤3：采用步骤1的模型更新每一簇电池的容量，基于HIF‑AEKF完成对每一簇电池的SOC估计；步骤4：基于各簇电池的SOC估计值，完成对串联电池组的SOC估计；本发明基于聚类算法建立了电池组模型，在保证模型精度的同时极大地降低了模型复杂度，减少了后续状态估计算法的计算量；结合了HIF和AEKF算法的优点，能够快速实现对电池组中每个单体SOC的最优估计。
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公开(公告)号：CN108427079B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201810596093.7
申请日：2018-06-11
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01R31/3842 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种动力电池剩余电量估计方法，电流检测器和数模转换器将采集到的电压电流数据通过采集卡，再经低通滤波器将数据传输给剩余电量估计模块；建立分数阶模型，提高路端电压估计的准确性，并利用电池包的电流电压响应辨识出分数阶模型参数以及开路电压关于剩余电量的非线性函数；针对分数阶电池模型，提出基于自适应扩展卡尔曼滤波器的剩余电量估计策略，克服系统噪声方差未知的问题，提高电池剩余电量估计的精度。本发明所建立的模型能够有效地描述动力电池的充放电物理特性，能够实时估计剩余电量，收敛性好，估计精度高，适用于电动汽车动力电池的剩余电量估计。
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公开(公告)号：CN108072847B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201810086134.8
申请日：2018-01-29
Applicant: 西南交通大学
Inventor： 祝乔
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开了一种动力锂电池模型参数辨识和剩余电量的估计方法，步骤1：建立锂电池的二阶阻抗电容模型的状态空间方程；步骤2：建立端电压与开路电压关于电流的关系的回归模型；步骤3：对回归模型进行基于迭代学习的递推最小二乘法的参数辨识；步骤4：利用满足步骤3参数辨识过程对放电电流条件的实验数据进行基于迭代学习的递推最小二乘辨识方法得到预测误差，通过预测误差收敛得到状态空间方程的参数中的非线性函数和参数集合；步骤5：验证步骤4得到的非线性函数和参数集合构成的电池模型精度；步骤6：采集电流和电压数据，通过扩展卡尔曼滤波进行剩余电量的估计；本发明模型参数辨识精确度高，剩余电量估计值误差小，具有良好应用前景。
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公开(公告)号：CN108427079A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810596093.7
申请日：2018-06-11
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01R31/36
CPC classification number: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开了一种动力电池剩余电量估计方法，电流检测器和数模转换器将采集到的电压电流数据通过采集卡，再经低通滤波器将数据传输给剩余电量估计模块；建立分数阶模型，提高路端电压估计的准确性，并利用电池包的电流电压响应辨识出分数阶模型参数以及开路电压关于剩余电量的非线性函数；针对分数阶电池模型，提出基于自适应扩展卡尔曼滤波器的剩余电量估计策略，克服系统噪声方差未知的问题，提高电池剩余电量估计的精度。本发明所建立的模型能够有效地描述动力电池的充放电物理特性，能够实时估计剩余电量，收敛性好，估计精度高，适用于电动汽车动力电池的剩余电量估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119809248A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411888632.6
申请日：2024-12-20
Applicant: 西南交通大学 , 成都建工第一建筑工程有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/018 , G06Q50/06 , G06F18/20 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种离网型零碳园区的风光电热冷气氢优化调度方法，首先，建立离网型零碳园区系统模型，该系统包括供能设备、能源转换设备、能量储存设备，能量来源是可再生能源风能和光能，负荷类型包括电负荷、热负荷、冷负荷；根据系统模型构建数学模型以及运行约束条件，针对系统建立优化目标函数；将离网型零碳园区系统优化调度强化学习框架描述为一个马尔科夫决策过程；基于改进的柔性行动者‑评论家算法，即将优势学习与迁移学习与SAC算法结合求解模型。本发明充分利用多能互补优势，提高了系统的经济性和环保性；采用基于改进的柔性行动者‑评论家算法，减少了训练时间，加快算法迭代速度，实现综合能源系统调度的灵活高效。
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公开(公告)号：CN116293418B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202310427956.9
申请日：2023-04-20
Applicant: 西南交通大学
IPC: F17C5/06 , F17C7/00 , F17C13/00 , F17C13/02 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于能耗控制的加氢站设备压力优化配置方法，具体为：构建加注系统的热力学模型，获得梯级储能加氢站对车载储氢瓶加注的氢气量；构建补气系统的热力学模型，获得从长管拖车加压氢气存储于储氢罐中所需能耗；构建梯级储能加氢站中各级压缩机间的中冷换热器的氢气温度迭代模型，推导各级压缩机的总压缩能耗模型；根据梯级储能加氢站供给氢气能耗最低目标，建立各压缩机的总压缩能耗模型，利用最小二乘法推导出压比优化配置模型，完成加氢站储氢系统优化配置。本发明解决单级加氢站加氢能力有限和压缩能耗大的问题，通过梯级加氢站内中冷换热器大幅降低压缩能耗，具备大规模加氢能力。
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公开(公告)号：CN108540013A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810397669.7
申请日：2018-04-28
Applicant: 西南交通大学
IPC: H02N2/18
Abstract: 本发明公开了一种集成自适应机械开关的压电能量回收装置，包括支撑底座、夹具、压电悬臂梁集能器、幅值检测机构、系统接口电路和能量管理单元；集能器包括压电元件、悬臂梁、第一质量块；幅值检测机构包括开关悬臂梁、轻弹簧、第二质量块；系统接口电路分别通过导线与压电元件和能量管理单元相连，系统接口电路分别通过导线与第一质量块和轻弹簧的接触点连接。本发明采用了同步开关电感回收技术(SSHI)，克服了原有电子开关需要额外的电子元件控制且消耗电能和机械开关不能适应振幅变化在幅值的正负极值处自动闭合的缺点；结构简单、可靠，能量回收效率和输出电能平均功率均高于普通同步开关切换能量回收装置，具有广泛的运用前景。
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公开(公告)号：CN108254698A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810082696.5
申请日：2018-01-29
Applicant: 西南交通大学
CPC classification number: Y02T10/7005 , Y02T10/7022 , G01R31/3651 , B60L11/1851 , G01R31/3624
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶电池模型的非脆弱性剩余电量的估计方法，建立分数阶二阶RC模型；利用电池包的电流电压响应辨识出模型参数，通过设定电流脉冲放电后静置得到开路电压和剩余电量的非线性函数；对非线性函数部分提出了利普希茨条件和单边利普希茨条件，以保证非线性函数在观测器设计上起到积极作用；考虑观测器的实用性，引入有界增益扰动；通过保证误差系统的H无穷性能，建立并求解线性矩阵不等式组，完成了该非脆弱性观测器的设计。本发明所建立的分数阶电池模型，更好地描述了动力电池的充放电的物理特性，提高了剩余电量估计精度；所提出的非脆弱性观测器设计准则，提升了观测器方法在低成本微控制器上的实用性，应用前景较好。
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公开(公告)号：CN107544243A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710609924.5
申请日：2017-07-25
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了基于H∞控制的高速列车横向半主动悬挂控制系统及控制方法，包括分别设置在列车前后的两套结构相同系统构成，每套系统包括用于采集车身垂向振动加速度的加速度传感器、基于H∞的悬挂控制器、电流控制器和磁流变阻尼器；基于H∞的悬挂控制器连接加速度传感器和电流控制器；电流控制器连接磁流变阻尼器，磁流变阻尼器连接转向架；本发明可根据路面状况，计算出所需要的主动控制力，通过磁流变阻尼器输出适当的阻尼来改善列车的舒适度和行驶品质。
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