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一种动力电池组特征单体的筛选方法

摘要

本发明提供了一种动力电池组特征单体的筛选方法,其基于数据流Misra‑Gries算法对一级筛选得到的特征单体编号进行频繁项挖掘实现二级筛选,利用二级筛选结果进行特征单体编号更新,有利于对特征单体和电池组状态的在线估计。本发明通过二级筛选,有效避免了电压波动和参数估计误差造成的特征单体编号频繁切换更新的问题,提升了电池组状态估计结果的稳定性和精确性。相较于设定固定观测窗口的方法,本发明能够有效减少算法对存储空间的需求,有利于在大规模电池组嵌入式管理系统中应用。

著录项

  • 公开/公告号CN111562515B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京理工大学;

    申请/专利号CN202010419491.9

  • 发明设计人 熊瑞;段砚州;卢家欢;

    申请日2020-05-18

  • 分类号G01R31/396(20190101);G01R31/367(20190101);G01R31/389(20190101);G01R31/3842(20190101);G06F30/20(20200101);

  • 代理机构11430 北京市诚辉律师事务所;

  • 代理人范盈

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2022-08-23 11:34:48

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