需求发布 成果发布 科创案例库 揭榜挂帅
技术路演 会议展览 科创联合体 项目申报
前沿动态 科技政策 院士开讲 青托工程
科技服务团 学术资源
试点城市(园区) 双创活动周
协作站点 学会服务
问题库 项目库 开源库
English
您所在的位置: 成果库 一种基于电-热-神经网络耦合模型的动力电池SOC和SOT联合状态估计方法

一种基于电-热-神经网络耦合模型的动力电池SOC和SOT联合状态估计方法

发布时间: 2022-04-08

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术服务
成果类型： 发明专利
行业领域：
高端装备制造产业,制造业
成果介绍

本发明涉及一种基于电‑热‑神经网络耦合模型的动力电池SOC和SOT联合状态估计方法，属于电池管理领域。该方法包括：S1选定待测动力电池，搜集整理相关技术参数，建立该动力电池时域内连续的ETSM模型，并确定模型输入输出参数；S2在不同温度下模拟两个城市驾驶循环工况和两个公路驾驶循环工况，采集电池状态数据；S3对ETSM模型进行参数辨识，得到电‑热子模型的特性参数；S4利用参数化的ETSM模型生成训练数据库，进行神经网络训练，建立ETNN模型，对端电压Vsp与核心温度Tc进行估计；S5采用UKF对电池SOC和SOT进行联合估计。本发明能够在极端温度和大电流条件下，对动力电池进行状态有效估计。

成果亮点
团队介绍
成果资料