发明人：王震坡，王舒慧，程夕明，张章，张照生

申请日期：2022.11.07

摘要：本发明提供了一种基于概率分布的锂电池组内异常单体检测方法，通过对单体的充电电压数据进行统一的统计特征提取，并对相应统计值执行后续聚类分析，避免了对单体电压逐帧采集的现有处理方式，显著降低了计算成本。方法中所采用的高斯混合模型属于无监督聚类，相比现有技术中所采用的K‑means聚类方法，能够更加平滑地 ...

发明人：王震坡，潘金泉，程夕明，张照生，王舒慧

申请日期：2023.08.22

摘要：本发明提供了一种电动汽车锂离子电池组热失控风险识别方法，首先筛选出电池组所有单体电池充电周期的热失控风险强关联数据特征，再利用高斯混合模型计算每个单体电池样本相对于参考样本的风险特征距离和累积风险特征距离，基于累积风险特征距离阈值即可作为热失控风险有效识别的量化指标。还可对风险特征距离及累积执行标准 ...

发明人：王震坡，刘鹏，贾子润，张泽坤，张照生，林倪，李磊

申请日期：2023.08.22

摘要：本发明提供了一种基于LSTM‑GAN的车用动力电池系统故障诊断方法，利用车辆历史运行数据并基于LSTM‑GAN的模型对各电池单体电压与各表征参数间关系进行无监督学习训练，并通过对使用相同电池系统车辆由LSTM‑GAN模型得到的偏差系数进行统计分析，来实现单体电压异常的阈值检测。该方法有效解决了动力电 ...

作者：王震坡¹;，张雷¹;，王青松²;，张照生¹;，冯旭宁³; （¹北京理工大学；²中国科学技术大学；³清华大学）

出处：机械工程学报 2023

关键词：战略新兴产业；新能源汽车产业；能量密度；车辆运行；动力电池；自放电率；循环寿命；锂离子电池

摘要：新能源汽车产业是我国七大战略新兴产业之一，也是“中国制造2025”十大重点推动领域之一。动力电池系统是新能源汽车的核心部件，其性能直接影响车辆运行效率、安全性与可靠性。由于锂离子电池具有能量密度高、自放电率小、循环寿命长等优点，已在车载动力电池领域占据统治地位。近年来，我国新能源汽车产销量呈现出快速 ...

发明人：张照生，王震坡，王帅，刘鹏，叶宝霖

申请日期：2023.09.20

摘要：本发明提供了一种基于机器学习的电动公交车能耗预测方法，其通过对部分难以直接提取的能耗相关特征参数建立基于机器学习的预测模型，有效解决了特征提取不符合实际的问题，显著改善了用于电动公交车能耗预测的数据质量与模型训练水平，提高了能耗预测结果的精确性。本方法的实现较为简便，能够有效节约计算资源。

发明人：张照生，王震坡，王瑞阳，刘鹏，贺一凡

申请日期：2023.11.20

摘要：本发明提供了一种电动汽车区域能耗地图绘制方法，可充分利用当前较为成熟的海量国标实车数据，并创新性地利用行驶片段切分、数据清洗、特征提取等一系列手段将车辆能耗与区域微元建立起联系，从而能够动态精确的反映不同电动汽车车型在不同区域位置的能耗水平，相对于现有技术具有更广泛的适用性和更低的计算成本，有利于在 ...

发明人：张照生，王震坡，王瑞阳，刘鹏，贺一凡

申请日期：2023.11.20

摘要：本发明提供了一种电动汽车道路能耗地图绘制方法，其基于现阶段已相当成熟的GB/T 32960格式车辆大数据，通过依次执行行驶片段切分、数据清洗、特征提取等多种手段，在车辆能耗与不同道路之间建立起了对应关系，从而能够动态反映多种车型电动汽车在实际道路上行驶时的真实能耗水平，有助于对海量电动汽车的能耗实现 ...

发明人：王震坡，潘金泉，程夕明，张照生，王舒慧，彭鹏

申请日期：2023.11.30

摘要：一种数据挖掘与专家知识结合的电池热失控致因调查方法，其充分融合了机器学习算法和专家经验各自的优势，先利用机器学习算法快速地进行数据特征的挖掘提取，再借助专家经验对提取的特征为致因推理提供先验知识引导，可以在远程数据分析阶段就得到热失控致因的初步推断结果，为热失控致因的深度调查提供了重要的参考方向，不 ...

发明人：张照生，王震坡，叶宝霖，刘鹏，王帅

申请日期：2023.09.20

摘要：本发明提供了一种数据驱动的电动公交车能耗预测的方法，针对电动公交车的使用特点进行实车运行和能耗数据提取与行程片段切分，并全面考虑可能影响电动公交车能耗的因素提取了丰富的特征参数项；在能耗预测模型的建立中摒弃了现有技术只使用少数特定模型的方式，而是通过多种基于不同算法的机器学习模型结合N折交叉验证方式 ...

作者：Shuang Wen^1,2;Ni Lin^1,2;CA1;Shengxu Huang^1,2;Xuan Li^1,2;Zhenpo Wang^1,2;Zhaosheng Zhang^1,2; （¹National Engineering Research Center of Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China;²Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China）

出处：Journal of Energy Storage 2024

摘要：Accurate point estimation and uncertainty estimation of the state of health (SOH) of battery systems are crucial for alleviating user range anxiety an ...