申请/专利权人：海亿新能(湖北)科技有限公司;武汉海亿新能源科技有限公司

申请日：2024-01-08

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117849640A

主分类号：G01R31/389

分类号：G01R31/389;G01R31/392;G01R31/396;G01R31/36

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种燃料电池单片电压一致性检测方法，涉及燃料电池电压检测技术领域，分别设置燃料电池系统类型和该系统的极化曲线数据表，预设读取历史数据的时间段；提取正常工况下的运行电压电流数据，提取最高最低单片电压占比最多的单片号，筛选出所有单片号对应实际单片电压并与对应出厂单片电压计算差值，再将计算差值与出厂单片电压范围比较，统计差值的分布情况，根据差值范围划分为正常无衰减、轻度衰减、中度衰减、严重衰减以及异常衰减五种衰减等级，本申请中的技术方案采集准确性高,实施方便灵活,可以使得用户准确便捷的评估燃料电池的单片电池的性能以及衰减程度。

主权项：1.一种燃料电池单片电压一致性检测方法，其特征在于包括以下步骤：S1、开始检测，设置燃料电池系统类型和该系统的极化曲线数据表，以及预设读取历史数据的时间段；根据燃料系统类型查找对应的出厂参数；根据系统极化曲线表查找到对应的出厂单片电压；进入下一步；S2、根据上一步骤，检测程序依次读取预设时间段内所有数据，并提取正常工况下的运行数据；进入下一步；S3、根据正常工况下的运行数据，提取最高最低单片电压占比最多的单片号，记录该单片号对应的电压及电流，提取最高最低单片号的电流，进入下一步；S4、根据上一步骤提取数据进行对比分析并可视化显示；S5、根据步骤S3中的数据筛选出最高电压最低电压占比次数最多的对应的单片号，作为最可能出现故障的单片号，再根据筛选的单片号提取对应电流数据；进入下一步；S6、根据步骤S5中的电流数据筛选出所有单片号对应实际单片电压并与对应出厂单片电压计算差值，再进行对比分析及可视化显示，进入步骤S7及步骤S8；S7、将所有单片号对应电流数据、时间导入到神经网络模型中计算得到预测电压值，进入步骤S13；S8、将计算差值与出厂单片电压范围比较，统计差值的分布情况，分别进入步骤S9、S10、S11、S12中；S9、判断是否所有计算差值中超过出厂单片电压2%范围的单片数不大于3，如果是，进入步骤S15；S10、差值不超过出厂单片电压8%范围的单片数不大于2，轻度衰减，进入步骤S15；S11、仅一个单片号差值处于出厂单片电压8-20%范围内，中度衰减，进入步骤S16；S12、任意一个单片号差值大于出厂单片电压的20%，严重衰减，进入步骤S16；S13、将筛选出的所有单片号的实际单片电压与对应预测电压进行差值计算，并做对比分析及可视化显示；进入下一步；S14、判断所有差值中是否存在差值大于1V的情况，如果存在，标记为异常衰减，进入步骤S16；S15、完成当前检测，发送正常信号，结束；S16、发送立即检修信号，保存检测数据待查，结束。

全文数据：

权利要求：

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