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在线识别电池自放电率异常的方法

1006   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 20:18:17
本发明提供一种在线识别电池自放电率异常的方法，涉及新能源电池技术领域。具体是利用放电数据，通过收集某个日期Di电池相关参数，输入所搭建的电池模型采用辨识算法得到各时刻的开路电压，将其输入MQ求解模块后得到相应的MQi值，当[DiMQi]n×2矩阵行数等于2时，采用公式计算得到SDR，当矩阵维数大于2时，采用DBSCAN算法对矩阵中的异常点进行删除，剩余点执行线性拟合求得SDR。本发明提高了内短路诊断的精准度和微小内短路检出效率，所需提前储备参数只涉及到新电池的SOC‑OCV数据，无需其他任何离线测试及标定，不受工况限制，不依赖充电数据，无需等待电池放电至一定深度、亦或是满足一定静置条件的要求，算法使可计算的车辆覆盖率提高，通用性强。
声明：
“在线识别电池自放电率异常的方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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