基于EKF-GPR和日常片段数据的电池实时全充时间的估算方法
基本信息
| 申请号 | CN201910008583.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109633470B | 公开（公告）日 | 2021-04-16 |
| 申请公布号 | CN109633470B | 申请公布日 | 2021-04-16 |
| 分类号 | G01R31/387(2019.01)I;G01R31/367(2019.01)I | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 卢文斌;周頔;陈锐衡;赵欣 | 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实时全充时间的估算方法，属于一种电池实时全充时间的估算方法。本发明针对现有的的缺陷，提供了一种测量周期短、过程简单、便于测量和记录、实用性强的电池实时全充时间的估算方法。本发明中，初始化赋值，对恒流充电的全充数据进行高斯过程回归，计算初始超参数；提取次的片段数据，利用首次的全充数据作为状态的初值，状态向量初始化为首次的全充时间，对当前次的片段数据进行扩展卡尔曼滤波‑高斯过程回归，估计当前次恒流充电所需要的全充时间；扩展卡尔曼滤波循环递推；预测全充时间：计算次片段数据的全充时间：更新循环：赋值，计算，重复步骤二到步骤五。本发明主要用于估算电池实时全充时间。 |
