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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2024-03-26
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118155761A
主分类号：G16C20/70
分类号：G16C20/70;G06F30/23;G06F30/27;G06N3/006
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明公开了一种基于RA‑TLBO的锂离子电池电化学模型参数估计方法，包括获取锂离子电池在5C高倍率充放电工况下的参考端电压Vref曲线；根据伪二维P2D电化学模型参数在5C高倍率充放电工况下的灵敏度，确定可估计的高灵敏度参数及其取值区间；构建P2D电化学模型，通过有限元法求解P2D电化学模型，获得锂离子电池的仿真端电压Vsim曲线；根据锂离子电池的参考端电压Vref曲线、仿真端电压Vsim曲线数据，构建目标函数；通过逆向同化‑教与学优化RA‑TLBO算法实现P2D电化学模型参数的最优解估计。本发明具有准确性高、计算效率高、鲁棒性强等特点，适用于锂离子电池的电化学模型参数估计。
主权项：1.一种基于RA-TLBO的锂离子电池电化学模型参数估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤A获取锂离子电池在5C高倍率充放电工况下的参考端电压Vref曲线；步骤B根据伪二维P2D电化学模型参数在5C高倍率充放电工况下的灵敏度，确定可估计的高灵敏度参数及其取值区间；步骤C构建P2D电化学模型，通过有限元法求解P2D电化学模型，获得锂离子电池的仿真端电压Vsim曲线；步骤D根据锂离子电池的参考端电压Vref曲线、仿真端电压Vsim曲线数据，构建目标函数；步骤E通过逆向同化-教与学优化RA-TLBO算法实现P2D电化学模型参数的最优解估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种基于RA-TLBO的锂离子电池电化学模型参数估计方法
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