一种基于深度强化学习的卡尔曼滤波锂离子电池SOC估计方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910422522.3

申请日：

2019-05-17

公开(公告)号：

CN111948539A

公开(公告)日：

2020-11-17

发明(设计)人：

游国栋张尚房成信

申请人：

申请人地址：

300222 天津市河西区大沽南路1038号电子信息与自动化学院96号信箱

IPC主分类号：

G01R31367

IPC分类号：

G06F3036

代理机构：

代理人：

法律状态：

公开

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-11-17	公开	公开
2020-12-04	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G01R 31/367 申请日:20190517

共 50 条

[1]

改进无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计方法 [P].

张琦 ;

刘德龙 ;

刘海平 ;

孙泽宇 ;

关贞成 ;

李海洋 ;

饶天扬 ;

杨晓宇 ;

邱旭阳 .

中国专利 :CN119044775A ,2024-11-29

[2]

基于智能自适应扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计方法 [P].

俞小莉 ;

孙道明 ;

黄瑞 .

中国专利 :CN110596593A ,2019-12-20

[3]

基于扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC在线估计方法 [P].

刘丹 ;

刘昕 ;

张岩 ;

王启松 ;

孙金玮 ;

朱春波 .

中国专利 :CN103529398A ,2014-01-22

[4]

基于卡尔曼滤波与IVYA-GPR的锂离子电池联合估计方法 [P].

张程 ;

张东清 ;

王金友 ;

陆万林 .

中国专利 :CN120522579A ,2025-08-22

[5]

一种基于改进容积卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计方法、系统、计算设备和介质 [P].

聂小勇 ;

李婷婷 ;

蒙宣任 ;

王晓明 ;

彭博雅 ;

林翔宇 ;

刘鹏 ;

孙志媛 ;

李今昭 .

中国专利 :CN120196840A ,2025-06-24

[6]

一种锂离子电池SOC估计方法 [P].

肖晨光 ;

邵长伟 ;

顾振伟 ;

陈一嘉 ;

袁俐 ;

金鑫 .

中国专利 :CN114114019A ,2022-03-01

[7]

基于模糊分数阶无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法 [P].

陈立平 ;

陈雨 ;

李晓敏 ;

郭文梁 ;

徐长城 .

中国专利 :CN113608121A ,2021-11-05

[8]

基于深度学习的锂离子电池SOC估计方法及系统 [P].

段彬 ;

张君鸣 ;

赵光财 ;

朱瑞 ;

张承慧 .

中国专利 :CN113156320A ,2021-07-23

[9]

一种基于模型参数优化的卡尔曼滤波锂电池SOC估计方法 [P].

郭向伟 ;

司阳 ;

王国东 ;

许孝卓 ;

胡治国 ;

耿佳豪 .

中国专利 :CN110361652A ,2019-10-22

[10]

深度强化学习引导的强适应性锂离子电池状态估计方法 [P].

胡晓松 ;

张棒棒 ;

刘文学 ;

穆罕默德·萨伊德 ;

李佳承 ;

张凯 .

中国专利 :CN119940112A ,2025-05-06

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