№ CN122922753A발명
알 수 없음基于物理信息神经网络的大型储能电池SOC估计方法
本发明涉及储能电池状态估计技术领域,具体公开了一种基于物理信息神经网络的大型储能电池SOC估计方法,所述方法包括:获取所述电池簇运行过程中的总电流、总端电压、各单电芯端电压、各单电芯表面温度以及环境温度,并计算簇级累积电量特征与单体电压统计特征;构建单电芯的一阶电‑热耦合模型,进行在线参数辨识,提取电芯不一致性物理特征集。本发明提供的大型储能电池SOC估计方法,在实际储能电站的运行过程中,通过在线辨识单体电芯的电‑热耦合模型参数,提取出反映内部差异的电芯不一致性物理特征,并将其与多维运行数据融合输入至不均衡感知物理信息神经网络中。
❖合肥华宇智航动力能源有限公司; 合肥工业大学陈宇; 付全军; 张羿; 李强伟; 吴慕遥; 鲍磊; 柳彭宇Oct 16, 2026§ 1/10 청구항G01R 31/367 (2019.01), G01R 31/382 (2019.01), G01R 31/3842 (2019.01) +626