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申请/专利权人：山东大学
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118244151A
主分类号：G01R31/392
分类号：G01R31/392
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于最优电压片段搜索的电池健康状态评估方法及系统，包括：定义最优充电片段中在充电量方向上的跨度作为特征容量；选取锂离子电池初始投入使用时期前k个循环的充电数据，采用最优电压片段搜索方法确定每个循环的最优充电片段，确定初始特征容量；获取当前循环的充电数据，采用最优电压片段搜索方法确定当前循环的最优充电片段，确定当前特征容量；将当前特征容量与初始特征容量的百分比值作为电池健康状态，进而实现电池健康状态评估。本发明既不需要建立复杂的数学模型或等效模型，也不需要深入了解锂离子电池电化学原理，也不需要进行复杂的参数辨识，大幅降低了计算量。
主权项：1.一种最优电压片段搜索方法，其特征在于，包括：获取锂离子电池在某一单次循环中的充电数据，对数据进行预处理后进行二维曲线重组；所述充电数据包括充电电压和充电量；利用滑动窗口对重组后的二维曲线数据进行窗口划分，计算每个窗口中的平均斜率，选取平均斜率最小的窗口作为最优充电片段。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于最优电压片段搜索的电池健康状态评估方法及系统
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