返回项目页面
对比文件列表
2005-05-26_US2005110498A_发明申请_US20050110498A1 Method for calculating power capability of battery packs using advanced cell model predictive techniques_+++G_M_c_h_j_l_n_p_q+++.docx
2026-07-03 00:58
2006-12-20_CN1883097A_发明公开_CN1883097A 使用高级电池模型预测技术来计算蓄电池组的功率容量的方法_+++G_M_a_b_c_h_j_l_n_p_q_s_t+++.docx
2026-07-03 00:58
2010-09-09_JP2010200557A_发明专利_JP2010200557A Device and method for controlling regenerative cooperation_+++G_H_J_M_P_Q_b_c_l_n+++.docx
2026-07-03 00:58
2011-11-16_CN1883097B_发明授权_CN1883097B 估计蓄电池最大放电功率的方法_+++G_H_J_L_M_c_n_p_q+++.docx
2026-07-03 00:58
2011-12-15_WO2011047978A_发明申请_WO2011047978A2 VERFAHREN ZUR PRÄZISEN LEISTUNGSVORHERSAGE FÜR BATTERIEPACKS_+++I_K_M_O_R_g_h_j_l_n_p_q_s_t+++.docx
2026-07-03 00:58
2012-07-11_CN102577014A_发明公开_CN102577014A 用于电池组的精确功率预测的方法_+++B_M_N_g_h_j_l_p_q_s_t+++.docx
2026-07-03 00:58
2012-08-29_EP2491632A_发明公开_EP2491632A2 VERFAHREN ZUR PRÄZISEN LEISTUNGSVORHERSAGE FÜR BATTERIEPACKS_+++M_g_h_j_l+++.docx
2026-07-03 00:58
2012-09-13_JP2012178953A_发明专利_JP2012178953A Method of detecting state of assembled battery and controller_+++G_H_J_S_T_c_f_l+++.docx
2026-07-03 00:58
2012-09-27_US2012242289A_发明申请_US20120242289A1 METHOD FOR PRECISE POWER PREDICTION FOR BATTERY PACKS_+++I_K_M_O_R_b_g_h_j_l_n_p_q+++.docx
2026-07-03 00:58
2013-03-07_JP2013508674A_发明专利_JP2013508674A Accurate power prediction method for the battery pack_+++B_M_N_Q_g_h_j_l_p+++.docx
2026-07-03 00:58
2013-11-14_JP2013233010A_发明专利_JP2013233010A Electric vehicle_+++A_B_C_G_H_M_N_i_j_k_l_o_p_q_r+++.docx
2026-07-03 00:58
2014-08-14_JP2014147201A_发明专利_JP2014147201A Method of changing setting of state determination of cell system and cell_+++A_B_C_G_H_M_N_j_l_p_q+++.docx
2026-07-03 00:58
2014-10-29_JP5616254B_发明专利_JP5616254B2 組電池の状態検出方法および制御装置_+++G_c_j_l_s_t+++.docx
2026-07-03 00:58
2015-04-28_US9018907B_发明授权_US09018907B2 Method for precise power prediction for battery packs_+++B_M_N_g_h_j_l_p_q+++.docx
2026-07-03 00:58
2015-11-25_CN102577014B_发明授权_CN102577014B 用于电池组的精确功率预测的方法_+++M_N_b_g_h_j_l_p_q+++.docx
2026-07-03 00:58
2016-08-23_JP5975876B_发明专利_JP5975876B2 駆動アキュムレータシステムの最大出力可能電力を求めるための方法および装置_+++B_M_N_g_h_j_l_q+++.docx
2026-07-03 00:58
2017-07-26_EP2491632B_发明授权_EP2491632B1 VERFAHREN ZUR PRÄZISEN LEISTUNGSVORHERSAGE FÜR BATTERIEPACKS_+++B_G_H_M_N_j_l_p_q+++.docx
2026-07-03 00:58
WO2016135853A1_Description_20260618_2353_+++A_I_J_K_M_O_R_b_c_g_h_l_n_p_q+++.docx
2026-07-03 00:58
2005-05-26_US2005110498A_发明申请_US20050110498A1 Method for calculating power capability of battery packs using advanced cell model predictive techniques_+++G_M_c_h_j_l_n_p_q+++.docx

对比文件的名称:2005-05-26_US2005110498A_发明申请_US20050110498A1 Method for calculating power capability of battery packs using advanced cell model predictive techniques

目标专利的名称:1522电池库控制装置和方法CN113826259B

本次调用的模型名称:GPT-4

### 特征比对表格

技术特征描述及公开性判断对比文件原文引用(翻译)公开性论述
技术特征A:在所述电池库中多个电池架被并联连接(未公开)对比文件未提及电池库或多个电池架并联。段落[0049]描述电池包内单体串联/并联,但并非多个架子并联。对比文件主要涉及单个电池组的功率能力计算,未公开由多个并联电池架构成的电池库结构。因此未公开。
技术特征B:电压测量单元,被配置为测量所述多个电池架中的每个电池架的电压(未公开)段落[0050]:“Measurements of battery and individual cell voltages are made with voltmeter(s) 44.”(用电压表测量电池和各个电池单体的电压。)对比文件仅公开测量电池包电压和单体电压,未公开测量每个电池架的电压。电池架是更高层次的单元,对比文件未涉及此层次,因此未公开。
技术特征C:第一功率极限计算单元,被配置为相对于每个电池架,根据基于每个电池架的电压计算的SOC来计算第一功率极限值(隐含公开)段落[0052]-[0053]公开基于SOC计算充放电电流限制;段落[0010]提及基于SOC、电压等限制计算最大充放电功率;段落[0054]提及SOC可通过电压等估计。对比文件公开了基于SOC计算电流限制,电流限制可转换为功率限制(通过乘以电压)。虽然对比文件未明确称为“第一功率极限值”,但本领域技术人员可知其等效。且SOC可基于电压计算。因此隐含公开。
技术特征D:容量比率计算单元,被配置为基于对应电池架的容量和健康状态SOH来计算每个电池架的容量相对于所述多个电池架的总容量的容量比率(未公开)对比文件无相关内容。对比文件未涉及容量比率、SOH或基于这些参数的计算。因此未公开。
技术特征E:第二功率极限计算单元,被配置为通过将每个电池架的所述第一功率极限值除以用于该电池架的所述容量比率来计算第二功率极限值(未公开)对比文件无相关内容。对比文件未公开将第一功率极限除以容量比率的运算。因此未公开。
技术特征F:和电池库功率极限计算单元,被配置为使用每个电池架的所述第二功率极限值来计算电池库功率极限值(未公开)对比文件计算包功率是通过所有单体的功率之和(公式12-13),未使用第二功率极限的概念。对比文件没有公开第二功率极限及基于其计算库功率极限的单元。因此未公开。
技术特征G:进一步包括SOC计算单元(直接公开)段落[0052]-[0057]详细描述了SOC计算方法,包括基于电流积分和卡尔曼滤波;段落[0017]提到SOC由卡尔曼滤波获得。对比文件明确公开了SOC计算单元(通过算术电路实现),用于计算每个电池单体的SOC。因此直接公开。
技术特征H:所述SOC计算单元用于基于每个电池架的电压来计算每个电池架的SOC(隐含公开)段落[0054]提及使用卡尔曼滤波估计SOC,卡尔曼滤波利用电池电压测量;段落[0060]-[0062]使用OCV-SOC关系,OCV可基于电压获得。对比文件公开了SOC可以通过电压(OCV)来估计,虽然也使用电流积分,但本领域技术人员知道SOC计算可基于电压。因此隐含公开。
技术特征I:其中(未公开)无实质内容。该特征为连接词,对比文件未直接公开,且无实质性技术内容。
技术特征J:每个电池架的SOC是实时地变化的值(隐含公开)段落[0052]中的SOC递推关系(4)表明SOC随时间变化;段落[0054]提到SOC由卡尔曼滤波实时更新。对比文件明确SOC是随时间改变并不断更新的,因此是实时变化的值。因此隐含公开。
技术特征K:因此(未公开)无实质内容。连接词,未公开。
技术特征L:所述库功率极限值也实时地变化(隐含公开)段落[0064]中的功率计算基于当前SOC和状态,随实时测量变化;段落[0010]指出基于当前条件计算功率。对比文件中功率极限是基于当前状态实时计算的,因此必然随输入变化。可合理推断库功率极限实时变化,故隐含公开。
技术特征M:进一步包括温度测量单元(直接公开)段落[0050]:“Battery and individual cell temperatures are measured by temperature sensor(s) 46.”(用温度传感器测量电池和各个电池单体的温度。)对比文件明确记载温度测量单元,用于测量电池温度。因此直接公开。
技术特征N:所述温度测量单元用于测量所述多个电池架中的每个电池架的温度(隐含公开)段落[0050]测量电池和单体温度;段落[0064]指出参数可以是温度的函数。虽然对比文件未明确测量每个电池架的温度,但公开了测量单体温度。本领域技术人员可合理推断为每个电池架设置温度测量或使用代表温度,故隐含公开。
技术特征O:其中(未公开)无实质内容。连接词,未公开。
技术特征P:当计算每个电池架的SOC时(隐含公开)对比文件在计算SOC时实时进行,包括使用各种输入。对比文件的SOC计算是实时进行的,自然包括“当计算SOC时”的时机,该特征隐含公开。
技术特征Q:使用每个电池架的温度(隐含公开)段落[0018]:模型可包含温度输入;段落[0064]:参数为温度的函数;段落[0050]温度测量用于处理。对比文件公开了温度影响电池参数和模型,本领域技术人员知道在SOC计算中通常会考虑温度补偿。因此隐含公开。
技术特征R:其中(未公开)无实质内容。连接词,未公开。
技术特征S:所述库功率极限计算单元计算在每个电池架的所述第二功率极限值当中的最小值(未公开)对比文件无此操作。对比文件计算包功率时,放电取最小电流(电流),但功率是求和,并非对第二功率极限取最小值。因此未公开。
技术特征T:作为所述库功率极限值(未公开)无。对比文件未公开以这种方式得到库功率极限值。因此未公开。

<<<G>>><<<M>>><<<c>>><<<h>>><<<j>>><<<l>>><<<n>>><<<p>>><<<q>>>

权利要求与技术特征
Powered by Django

网站备案号:渝ICP备2023012882号


重庆市非显而易见网络科技有限责任公司 A Anti NPE NPE