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本文针对锂离子电池组一致性,提出一种基于电池组电压标准偏差的性能评估算法,并且将其一致性分为四个阶段,根据不同阶段特性采取不同的维护策略。
2023年12月9日 · 首先,根据电池运行数据分析表征锂离子电池电压、温度的一致性关键参量；其次,提取能够有效反映电池组一致性的评估特征；最高后,基于此类特征,将储能电站的一致性分析分为两个层次,提出了针对站内大规模电池组的一致性分析算法以及基于DBSCAN
2024-12-24 · 本发明涉及电池评估,尤其涉及一种基于模糊层次分析的锂电池组一致性评分方法。背景技术、随着全方位球对可再生能源和电动交通的日益关注,锂电池作为一种高效、环保的能源储存解决方案得到了广泛应用。然而,由于制造过程中的微小差异、材料不均匀性以及操作条件的变化,锂电池的性能和
修正后的电池组充电曲线具有良好的一致性,与单纯采用电池的外电压作为一致性判断依据相比,电池之间性能和状态的差异是固定的,并不随着充电电流和所处的荷电状态等参数的变化而变化,有效解决了基于外电压差异的一致性评价方法带来的不稳定性问题。
2017年11月7日 · 锂电池的一致性,眼前看,是指一组锂电池重要特征参数的趋同性,是一个相对概念,没有最高一致,只有更一致。 同一个电池包内的多串电芯,每一个参数,最高好全方位部处在一个较小的范围内,是为一致性好。 加入时间维度,一致性是指电池包内全方位部电芯全方位生命周期内全方位部特性参数的一致性,增加考虑容量衰减的不一致,内阻增长的不一致,老化速率的不一致。 整个电
2024年1月13日 · 通过对电池组内各单体电池数据的统计分析,比如均值、方差、相关性分析等,评估电池组内部一致性水平,发现是否存在异常或不一致的情况。 这些方法可以结合使用,相互印证,从不同角度和层面对电池组的一致性进行分析,帮助发现问题、评估风险、制定改进方案,确保电池组的性能和安全方位性。 四、其中基于数据驱动技术,可以借助大数据分析和机器学习
2013年11月27日 · 本发明公开了一种蓄电池组内单体电池一致性的评价方法,包括以下步骤,A）记录蓄电池组一个完整的充放电过程的测试数据；B）通过统计方法,得到蓄电池组性能差异的定量表达；C）通过蓄电池组性能差异的定量表达,评价单体电池之间的一致性。
2018年6月16日 · 锂离子电池组一致性,提出一种基于电池组电压标 准偏差的性能评估算法,并且将其一致性分为四个 阶段,根据不同阶段特性采取不同的维护策略。
电压一致性是指电池组内各单体的电压差异较小,以保持电池组的稳定工作状态。 容量一致性是指电池组内各单体的容量差异较小,以确保电池组能够提供一致的电能输出。
2021年9月14日 · 通过计算各电池一致性相对位置在不同充电段内的标准差,获得电池一致性相对位置的波动情况,可以避免使用短期数据对微故障断层定量估计的困难。 最高后使用基于3σ准则的异常值检测算法寻找一致性相对位置变化分数异常的故障电池,相比于现有技术,无需设置一个固定的阈值,减小了由于阈值设置不恰当而造成误报漏报的概率,提高了故障诊断的精确确度。 图1a