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基于神经网络及阻抗辩识校正的电池状态估计方法、系统

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本发明提供了一种基于神经网络及阻抗辩识校正的电池状态估计方法、系统，其中方法包括：对同一批次电池电芯随机抽样获得测试样本，对测试样本进行循环寿命测试并采集不同温度、荷电状态、电池老化状态下的电化学阻抗谱；利用神经网络拟合任意3个参数相对另一个参数的函数；对将用于储能系统的电芯进行一次混合功率脉冲测试，标定各个参数，并与获得的电化学阻抗谱函数进行对照校正；组配电芯获得储能系统并投入运行，采用粒子滤波器获得电池运行时的荷电状态及老化状态；定时对电池电化学阻抗在线测量或校正，并利用函数进行参数校正并判断是否存在异常电池。本发明具有拟合容易、可解释性强、估算准确度高、能够实时监测电池状态等特点。

著录项

公开/公告号CN115128481A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-30

原文格式PDF
申请/专利权人上海交通大学;
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申请/专利号CN202210786408.0
发明设计人彭程;李睿;
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申请日2022-07-04
分类号G01R31/382;G01R31/367;
代理机构上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人刘翠
地址 200240 上海市闵行区东川路800号
入库时间 2023-06-19 17:01:21

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法律状态
2022-09-30

公开

发明专利申请公布

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