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【发明公布】锂离子电池微短路识别方法、识别系统和电池管理系统_上海玫克生储能科技有限公司_202210726873.5 

申请/专利权人:上海玫克生储能科技有限公司

申请日:2022-06-24

公开(公告)日:2022-09-20

公开(公告)号:CN115079007A

主分类号:G01R31/367

分类号:G01R31/367;G01R31/52;H01M10/48

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2022.10.11#实质审查的生效;2022.09.20#公开

摘要:本申请提供了一种锂离子电池微短路识别方法、识别系统和电池管理系统。识别方法用于识别恒流工况下锂离子电池的微短路,包括步骤:在对锂离子电池的充电过程中,获得正常充电曲线,以及通过实验方法对微短路进行仿真,获得微短路充电曲线;将原始数据集随机分为训练集和验证集;建立一维卷积神经网络训练模型;用训练集进行训练,用验证集验证并获取准确率最高的最佳模型;用锂离子电池的实际充电曲线和最佳模型识别待评估锂离子电池的微短路。训练前对充电曲线进行归一化处理和数据拓展处理;数据拓展处理在充电曲线上叠加随机的正态扰动,生成额外的拓展数据曲线。识别系统和电池管理系统基于上述识别方法。

主权项:1.一种锂离子电池微短路识别方法,基于一维卷积神经网络,其特征在于,包括步骤:获取原始数据集,包括在对锂离子电池的恒流充电过程中获得的充电曲线,以及通过实验方法对微短路进行仿真获得的微短路充电曲线;数据处理,包括将所述原始数据集随机分为训练集和验证集;建立训练模型,所述训练模型包括一维卷积神经网络;获取最佳模型,用所述训练集对所述训练模型进行训练,用所述验证集验证训练后的所述训练模型,以获取识别准确率最高的最佳模型;识别微短路,用待评估的锂离子电池的实际恒流工况下充电曲线和所述最佳模型识别所述待评估的锂离子电池的微短路。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 上海玫克生储能科技有限公司 锂离子电池微短路识别方法、识别系统和电池管理系统

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