买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利考虑温度影响的多时间尺度SOC和SOH协同估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115407205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210985080.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权考虑温度影响的多时间尺度SOC和SOH协同估计方法是由高犇;昌诚程;赵万忠;周长志;章波;陈青云设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑温度影响的多时间尺度SOC和SOH协同估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑温度影响的多时间尺度SOC和SOH协同估计方法，步骤如下：构建考虑温度影响的锂电池等效电路模型；采用动态惯性权重的粒子群优化算法对所述锂电池等效电路模型进行辨识；将恒流脉冲工况下的实验数据和辨识结果输入至锂电池等效电路模型进行仿真验证；构建考虑温度影响的协同估算器对锂电池SOC和SOH进行估计。本发明实现了在变换电池温度情况下电池SOC和SOH精准计算，同时实现了SOC和SOH在同一算法不同计算周期情况下协同计算，消除了两者计算误差间的影响。

本发明授权考虑温度影响的多时间尺度SOC和SOH协同估计方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑温度影响的多时间尺度SOC和SOH协同估计方法，其特征在于，步骤如下：1构建考虑温度影响的锂电池等效电路模型；2采用动态惯性权重的粒子群优化算法对所述锂电池等效电路模型进行辨识；3将恒流脉冲工况下的实验数据和步骤2中的得到的辨识结果输入至步骤1中建立的锂电池等效电路模型进行仿真验证；4构建考虑温度影响的协同估算器对锂电池SOC和SOH进行估计；所述步骤1锂电池等效电路模型的构建方法如下：以放电电流为正，结合基尔霍夫定律得到双RC电池模型的空间状态方程如式： 式中，UOC表示电池的开路电压，R0表示电池内部结构间的接触电阻，R1为电化学极化电阻，R2为浓差极化内阻，C1为电化学极化电容，C2为浓差极化电容，Ut为电池的端电压，IL为负载电流；利用拉普拉斯变换将上式1中Uoc进一步推导为： 电池模型的传递方程为： 式中，τ1＝R1C1；τ2＝R2C2；τ1和τ2为RC极化单元的时间常数；对所述传递方程进行离散化处理，采用双线性变换法将传递方程从S平面映射到Z平面上； 式中，ΔT为采样间隔；z-1为延迟因子；映射到Z平面上的方程为： 将上式5转化到离散时域中，可得：yk＝Uoc,k-Ut,k＝a1yk-1+a2yk-2+a3Ik+a4Ik-1+a5Ik-26式中，Uoc,k为k时刻开路电压，Ut,k为k时刻端电压，yk为k时刻开路电压与k时刻端电压的差值，a1-a5为模型参数的代数式；所述步骤4具体包括：41建立多时间尺度滤波算法模型；包含隐含状态x和参数θ的多时间尺度滤波算法模型如下： 式中，xk,l为tk,l＝tk,0+l×Δt,1≤l≤LZ时刻的系统状态，其中双时间尺度k和l分别描述宏观时间尺度和微观时间尺度，LZ为尺度转换限值，即一个宏观时间尺度等于LZ个微观时间尺度；uk,l为tk,l时刻系统的输入信息；Yk,l为tk,l时刻系统的观测矩阵；wk,l为系统状态，其协方差为pk为参数白噪声，其协方差为vk,l为测量白噪声，其协方差为Rk,l；使用微观时间尺度估计系统状态、宏观时间尺度估计系统参数；对于系统参数而言，其宏观尺度在0～LZ～1时的值保持不变，即42多时间尺度滤波算法初始化；分别设置参数观测器HIFθ和状态观测器AEKFx的初始参数值：θ0，λθ，Sθ，R0，x0，0，R0，0，其中，θ0，λθ，Sθ分别为参数观测器HIFθ的初始参数值、参数估计误差协方差矩阵初始值、系统噪声协方差矩阵初始值、参数观测器性能边界、自定义矩阵；x0，0，R0，0分别为状态观测器AEKFx的系统初始状态、状态估计误差协方差矩阵初始值、系统噪声协方差矩阵初始值、观测噪声协方差；43基于宏观时间尺度的参数观测器HIFθ的时间更新； 进行系统参数θ和参数估计误差协方差Pθ的预估，得到相应的预估值44基于微观时间尺度的状态观测器AEKFx的时间更新； 启动状态观测器AEKFx的时间更新，得到系统状态X的先验估计值及其误差协方差Px的先验估计值基于动力电池可用容量的先验估计值和状态的先验估计值更新动力电池的OCV值45基于微观时间尺度的状态观测器AEKFx的测量更新；状态估计新息协方差矩阵更新： 卡尔曼增益矩阵： 自适应协方差匹配： 噪声协方差更新： 系统状态估计值修正： 状态估计误差协方差更新： 微观时间尺度循环计算l＝1:LZ和尺度转换： 至此，完成一个宏观时间尺度下微观时间尺度循环计算，下一步回到宏观时间尺度进行参数估计的测量更新；46基于宏观时间尺度的状态观测器HIFθ的测量更新： H∞增益矩阵： 系统参数估计值修正： H∞特征矩阵更新： 至此，完成k时刻参数和状态的多时间尺度估计，准备k+1时刻的状态估计，且令得到动力电池可用容量和SOC实时估计值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。