摘要
本发明涉及电池管理系统技术领域,具体涉及一种基于电压电流采样的分布式电池状态估算与补偿方法,包括:通过同步采集电压电流波形,提取纹波特征与斜率突变点构建原始特征矩阵,并经耦合补偿器生成带环境修正的特征张量;随后基于自适应粒子注入与电化学‑热力学耦合模型,构建状态参数空间。采用多源数据融合引擎实现健康状态指数与荷电状态置信区间的分布式协同估算,通过多状态动态预测模型完成SOC、SOH和温度趋势预测与残差补偿修正;基于预测结果与不确定性边界,构建能量补偿优化模型,搜索Pareto最优补偿策略。本发明,可广泛应用于电池储能系统和电动动力装备领域的智能管理与控制。
技术关键词
分布式电池
电池单元
补偿方法
动态预测模型
分布式计算节点
耦合补偿器
电流
电压
指数
分布式协同
波形
概率密度函数
策略
多状态
电池管理系统
粒子
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点检测算法
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数字孪生模型
神经网络模型训练
数据
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动态预测模型
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层级
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