申请/专利权人：西安交通大学

申请日：2022-09-30

公开（公告）日：2023-01-13

公开（公告）号：CN115598535A

主分类号：G01R31/367

分类号：G01R31/367;G01R31/378;G01R31/388;G01R31/392

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.02.07#实质审查的生效;2023.01.13#公开

摘要：本发明公开了一种考虑健康状态的电池荷电状态估计方法及系统，属于电池荷电状态估计技术领域，该方法包括步骤：获取电池充放电数据，构建数据集；建立相应电池模型；基于数据集和电池模型，估计电池的开路电压；将估计的开路电压和电池健康状态作为神经网络模型的输入，初步估计得到SOC；结合电流信息通过滤波算法得到SOC的最终估计值。本发明结合电池模型方法和数据驱动方法，实现对不同健康状态下电池荷电状态的准确估计。

主权项：1.一种考虑健康状态的电池荷电状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取电池充放电数据及对应的健康状态，构建数据集；步骤2：构建电池模型；步骤3：基于步骤1的数据集和步骤2的电池模型估计电池的开路电压；步骤4：构建以开路电压和充放电数据健康状态作为输入、以电池荷电状态作为输出的神经网络模型；步骤5：结合步骤1数据集中的电流信息和步骤3的神经网络模型输出的电池荷电状态估计初值，通过滤波算法进行融合，得到最终电池荷电状态估计值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安交通大学 一种考虑健康状态的电池荷电状态估计方法及系统

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