基于EKF-GPR和日常片段数据的电池组健康状态的实时监控方法
基本信息
| 申请号 | CN201910008591.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109633477B | 公开（公告）日 | 2021-04-16 |
| 申请公布号 | CN109633477B | 申请公布日 | 2021-04-16 |
| 分类号 | G01R31/392(2019.01)I;G01R31/387(2019.01)I | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 卢文斌;陈锐衡;周頔;陈国鹏 | 申请（专利权）人 | 普天新能源（深圳）有限公司 |
| 代理机构 | 哈尔滨市伟晨专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 李思奇 |
| 地址 | 518000广东省深圳市南山区西丽街道同发路4号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 基于EKF‑GPR和日常片段数据的电池组健康状态的实时监控方法，属一种动力电池组健康状态的实时监控方法。本发明针对现有的的缺陷，提供了一种实时测量、准确反映当前电池容量、便于测量和记录、实用性强的动力电池组健康状态的实时监控方法。本发明中，建立充电容量SOH模型；将高斯过程回归融入扩展卡尔曼滤波中，采用高斯过程回归方法提高系统模型精度，按递归预测算法实时监测动力电池组健康状态。本发明主要用于实时监测动力电池组健康状态。 |
