基于贝叶斯概率的动力电池多算法融合SOC估计方法
实质审查的生效
摘要
本发明具体涉及基于贝叶斯概率的动力电池多算法融合SOC估计方法，包括：构建相应的等效电路模型，对等效电路模型对应的模型参数进行参数辨识；基于多种估计算法分别构建用于预测动力电池端电压和SOC的多个观测器；在动态应力测试工况下，采集动力电池的关联参数，输入各个观测器以输出对应的端电压预测值和SOC估计值；基于不同时刻下的端电压预测值与对应实测值之间的残差，结合贝叶斯概率分配对应的加权值；基于对应的加权值对各个观测器输出的SOC估计值进行加权累加，生成对应的融合SOC估计值。本发明能够有效融合多种估计算法的SOC估计结果并实现多种估计算法的互补，从而能够在动力电池的整个充放电区间保持SOC估计全局最优。
基本信息
专利标题 ：
基于贝叶斯概率的动力电池多算法融合SOC估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114460471A
申请号 ：
CN202210135245.X
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2022-02-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
汤爱华龚鹏李加洁张志刚
申请人 ：
重庆理工大学
申请人地址 ：
重庆市巴南区李家沱红光大道69号
代理机构 ：
重庆博凯知识产权代理有限公司
代理人 ：
黄河
优先权 ：
CN202210135245.X
主分类号 ：
G01R31/367
IPC分类号 ：
G01R31/367 G01R31/388 G06F30/27
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01R
测量电变量；测量磁变量
G01R31/367
••其软件，例如 使用建模或查找表进行电池测试
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01R 31/367
申请日 : 20220214
申请日 : 20220214
2022-05-10 ：
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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