【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员能够理解，本专利技术的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本专利技术的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。实施例一种动力电池组荷电状态和可用容量估计方法，包括代表性电池选择环节、带误差补偿的电位解耦环节、长短时记忆神经网络（lstm-dnn）估计环节、最大熵平方根容积卡尔曼滤波器（mcsckf）闭环系统环节、具有少量代表性单体的电池组状态估计环节、在线荷电状态及可用容量评估环节。如图2所示，该方法具体包括一下步骤：步骤1，选择最大荷电状态和最小荷电状态的电池作为电池组的代表性电池；具体地，步骤1中，如图3所示，电池组数据集来自对真实电动汽车（大众id.3）电池组的实验测试，正极材料为nmc，负极材料为石墨，标称容量78ah。该锂离子动力电池组由九个电池模块串联而成，每个电池模块中有24个锂离子电池以2p12s的方式连接。电池组的荷电状态与可用容量使用最大soc的电池和最小soc的电池来表示，代表性电池...
【技术保护点】
1.一种动力电池组荷电状态和可用容量估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种动力电池组荷电状态和可用容量估计方法，其特征在于，所述对代表性电池进行电压电位在线分解解耦采用的具体方式为通过Thevenin模型进行电压电位在线分解解耦。
3.根据权利要求2所述的一种动力电池组荷电状态和可用容量估计方法，其特征在于，所述对代表性电池进行电压电位在线分解解耦后得到开路电位、欧姆过电位和极化过电位。
4.根据权利要求1所述的一种动力电池组荷电状态和可用容量估计方法，其特征在于，所述神经网络采用LSTM-DNN神经网络
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【技术特征摘要】
1.一种动力电池组荷电状态和可用容量估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种动力电池组荷电状态和可用容量估计方法，其特征在于，所述对代表性电池进行电压电位在线分解解耦采用的具体方式为通过thevenin模型进行电压电位在线分解解耦。
3.根据权利要求2所述的一种动力电池组荷电状态和可用容量估计方法，其特征在于，所述对代表性电池进行电压电位在线分解解耦后得到开路电位、欧姆过电位和极化过电位。
4.根据权利要求1所述的一种动力电池组荷电状态和可用容量估计方法，其特征在于，所述神经网络采用lstm-dnn神经网络。
5.根据权利要求1所述的一种动力电池组荷电状态和可用容量估计方法，其特征在于，所述mcsckf的测量方程为：
6.根据权利要求1所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：王桥，叶敏，李彬，刘洪利，冯春晓，宋瑞，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：
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