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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明属于锂电池管理技术领域，具体地说，涉及一种锂离子电池负极电位在线估计方法；本方法首先建立电化学热耦合模型，并对电池进行实验测试获取给定电流下的电压、温度等参数，结合优化算法对模型关键参数进行辨识，得到高精度电化学热耦合模型；其次，基于模型获取多个工况下的电池仿真数据，包括电压、电流、温度、负极电位等，再结合特征工程，提取更多有效特征数据，形成数据集；最后，以筛选出的特征数据为输入，负极电位为输出，训练神经网络，可以实现在任意荷电状态、任意工况条件下的电池负极电位在线快速准确估计；本方法不依赖物理模型、估计精度高、适用工况广、计算资源消耗低，能够应用于电池管理系统中，在锂离子电池的快充策略优化、充电安全预警等方面具有重要意义。
主权项：1.一种锂离子电池负极电位在线估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：建立电化学热耦合模型；S2：对锂离子电池进行实验测试，获取给定电流工况下的电池电压、温度数据；S3：结合步骤S2中得到的数据，对电化学热耦合模型进行关键参数辨识，验证模型精度；S4：基于电化学热耦合模型进行多工况仿真，获取数据集，结合特征工程方法，进行特征筛选；S5：以步骤S4中筛选后的特征作为输入，负极电位为输出，训练神经网络模型，实现任意工况下的负极电位的在线估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 一种锂离子电池负极电位在线估计方法
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