基于多约束条件粒子群优化算法的锂电池组参数辨识方法
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摘要
基于多约束条件粒子群优化算法的锂电池组参数辨识方法,涉及锂离子电池组电化学模型参数辨识领域。本发明是为了解决现有只能对电池单体的行为进行辨识,不能对电池组状态整体预测的问题。步骤1、建立锂离子单体电池电化学模型;步骤2、采用激励响应法对锂离子电池单体电化学模型进行辨识,得到该模型参数值;步骤3、根据步骤2得到的模型参数值,设定锂离子电池组电化学模型的参数值范围;步骤4、采用多约束条件粒子群优化算法从设定锂离子电池组电化学模型的参数值范围中,得到锂离子电池组的模型参数向量。它用于检测锂离子电池组的状态。
基本信息
专利标题 :
基于多约束条件粒子群优化算法的锂电池组参数辨识方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112464571A
申请号 :
CN202011446598.9
公开(公告)日 :
2021-03-09
申请日 :
2020-12-11
授权号 :
CN112464571B
授权日 :
2022-05-27
发明人 :
王立欣李俊夫冀禹昆刘能锋于全庆王宇海楚潇
申请人 :
哈尔滨工业大学(深圳);哈尔滨工业大学(威海)
申请人地址 :
广东省深圳市西丽深圳大学城
代理机构 :
哈尔滨市松花江专利商标事务所
代理人 :
高倩
优先权 :
CN202011446598.9
主分类号 :
G06F30/27
IPC分类号 :
G06F30/27 G06N3/00 G06F111/04
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习,例如人工智能,神经网络,支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-27 :
授权
2021-03-26 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20201211
申请日 : 20201211
2021-03-09 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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