基于大数据自学习机制的动力电池的SOC/SOH预测方法专利查询专利号|摘要-满商公司网

基于大数据自学习机制的动力电池的SOC/SOH预测方法

基本信息

申请号	CN201510532492.3	申请日	-
公开（公告）号	CN105137358A	公开（公告）日	2015-12-09
申请公布号	CN105137358A	申请公布日	2015-12-09
分类号	G01R31/36(2006.01)I	分类	测量；测试;
发明人	刘江川;熊险峰;韩竞科	申请（专利权）人	张家港莫特普数据科技有限公司
代理机构	常州市维益专利事务所	代理人	陆华君
地址	215624 江苏省苏州市张家港市锦丰镇锦南路科技创业园A03栋张家港莫特普数据科技有限公司
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种基于大数据自学习机制的动力电池的SOC/SOH预测方法，包括：S1、提供动力电池的SOC/SOH的预测模型；S2、基于上一电池组的充放电循环后所得到的修正后模型，在当前电池组的充放电循环开始后测得的到目前为止的V、I、T、σ的测量值，从预测模型中预测当前的SOC～/SOH～；S3、完成一个完整的充放电循环后，基于预测的SOC～/SOH～和实际测出的SOC/SOH对上一循环后的预测模型进行修正；S4、在下一电池组充放电循环中采用修正后的预测模型进行SOC/SOH的预测。本发明能够对动力电池实时运行和健康状况进行监测，且检测过程是一个自动过程，无需人工干预。同时本发明可对突发事件，如锂电池燃烧等进行实时警报处理，提高了动力电池的安全性能。