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桂林电子科技大学范兴明获国家专利权

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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于变窗口自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116819343B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310881529.8,技术领域涉及:G01R31/367;该发明授权基于变窗口自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测方法是由范兴明;封浩;孟祥飞;李涛;王文杰;张鑫设计研发完成,并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

基于变窗口自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测方法在说明书摘要公布了:本发明公开一种基于变窗口自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测方法。首先由自适应遗忘因子最小二乘AFFRLS估算二阶RC锂离子电池等效电路模型参数;然后通过自适应遗传算法AGA训练确定自适应无迹卡尔曼滤波AUKF的最佳噪声协方差匹配窗口大小;将得到的窗口大小作为窗口基数,通过AUKF预测电池SOC;然后通过Allan方差分析法识别误差新息序列分布的变化,再按照更新规则更新窗口大小。本发明由AGA确定AUKF的时间窗大小,方法更智能;另通过引入Allan方差分析法来提高噪声协方差的估算精度,提高算法对非线性时变系统的跟踪能力。

本发明授权基于变窗口自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测方法在权利要求书中公布了:1.基于变窗口自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1:由HPPC试验建立OCV-SOC映射关系,通过多项式公式进行拟合; 步骤2:建立锂电池二阶RC等效电路模型状态空间方程,通过AFFRLS估算模型参数; 步骤3:通过自适应遗传算法,取多组数据进行训练,其中初始种群为噪声协方差匹配窗口大小随机值,AGA用于确认最佳的窗口长度L; 步骤4:将得到的L值作为自适应无迹卡尔曼滤波的窗口基数,用于更新窗口长度; 步骤5:更新锂电池二阶RC等效电路模型状态空间方程,由AUKF进行SOC的预测并更新误差新息序列; 步骤6:将误差新息序列,通过Allan方差分析法得到方差波动情况,按照设定规则更新L长度; 步骤7:返回步骤5进行下一次预测,直至预测结束。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人桂林电子科技大学,其通讯地址为:541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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