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電動汽車動力電池健康狀態(tài)診斷技術及充電檢測裝備開發(fā)   我有意向

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技術分類： 新能源與節(jié)能  高效節(jié)能技術 關鍵字： 需求類型： 技術難題解決 投入預算： 1000-1000（萬元） 截止日期： 2025-07-30 院校合作經(jīng)驗： 有過合作 合作對象傾向： 高校/研究院 合作對象距離： 不限距離 手機號： 18292166225 聯(lián)系人： 楊姝婕 所在區(qū)域： 陜西  西安  蓮湖區(qū) 郵箱： 921276974@qq.com 單位名稱： 中航工業(yè)陜西資產(chǎn)經(jīng)營管理有限公司（代理單位） 職務/頭銜： 無

需求簡介

當前技術情況

擬解決的問題

預計解決方式

具體指標要求

需求類型：技術難題解決  
一、電動汽車動力電池健康狀態(tài)快速診斷充放電工況構建方法 針對電動汽車動力電池健康狀態(tài)老化機理復雜、常規(guī)檢測方法精度差、耗時長的問題，對動力電池簡化電化學模型參數(shù)進行重要性排序，確定適用于快速檢測需求的最優(yōu)模型參數(shù)作為健康指標；基于健康指標特性，構建辨識方法、流程，確定健康指標辨識工況，構建辨識工況集。同時分析電動汽車動力電池充電和放電場景下功率特點，形成基于整車動力電池充放電場景的檢測時長在20分鐘以內(nèi)的多模式電池健康狀態(tài)快速檢測工況。 二、電動汽車動力電池健康狀態(tài)診斷技術 針對電動汽車動力電池全生命周期健康狀態(tài)特征參數(shù)復雜、泛化性差的問題，構建動力電池全生命周期性能特征參數(shù)數(shù)據(jù)庫，研究特征參數(shù)演變機理；基于聚類方法對健康指標數(shù)據(jù)集進行聚類、融合，提取健康指標和電池可用容量作為輸入輸出參數(shù)，基于深度強化學習算法建立電池健康狀態(tài)診斷模型。基于遷移學習理論，研究適用性廣的電池健康狀態(tài)快速診斷方法。 三、多應用場景的電動汽車充電安全防護技術 針對電動汽車充電過程中的安全性問題，研究電動汽車動力電池充電過程安全狀態(tài)表征參數(shù)，確定如電壓異常、溫度異常、電池SOC跳變等表征參數(shù)作為研究對象，基于充電大數(shù)據(jù)，利用熵、歐氏距離和統(tǒng)計等方法對數(shù)據(jù)進行處理，獲取表征參數(shù)演變規(guī)律，實現(xiàn)故障的在線檢測與診斷；基于電池電化學特性，研究不同充電策略對動力電池健康狀態(tài)的影響規(guī)律，制定常規(guī)充電、安全快充、超級快充等電池充電策略，形成多應用場景的電動汽車充電安全防護技術。 四、電動汽車動力大功率充放電仿真測試技術 針對電動汽車充電測試存在環(huán)境搭建困難、自動化程度低、數(shù)據(jù)分析差的問題，研究一套面向全球充電標準，支持充放電測試的仿真測試技術；研究兆瓦級大功率充電，充電電壓最高達1000V，電流最高達400A；研究故障注入功能，如模擬功率回路、絕緣電阻、控制導引和協(xié)議故障等；基于大功率充放電仿真測試技術，既可實現(xiàn)常規(guī)充電、安全快充、超級快充的場景，也可覆蓋電動汽車的充放電仿真測試工況。 五、電動汽車動力電池健康狀態(tài)快速診斷裝備開發(fā) 針對系統(tǒng)級的電動汽車動力電池健康狀態(tài)快速診斷裝備缺乏的問題，研究電動汽車能量雙向流動控制方法，研制檢驗裝備軟硬件，設計數(shù)據(jù)傳輸接口和外接系統(tǒng)模塊，開發(fā)自定義測試功能，研發(fā)試驗樣機，開展快速檢測工況適應性驗證，形成快速、可靠、智能的電動汽車動力電池健康狀態(tài)快速診斷裝備。

現(xiàn)有的電動汽車動力電池健康狀態(tài)檢驗裝備存在對汽車不解體定期檢驗適用性弱，不能滿足針對在用電動汽車定期檢驗需求。因此研究電動汽車動力電池健康狀態(tài)診斷技術及開發(fā)充電檢測專用裝備，將提升電動汽車的運行安全性能，保障人民群眾生命財產(chǎn)安全，能夠促進我市電動汽車產(chǎn)業(yè)健康、快速、高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展，助力交通強國建設。

1. 面向模型參數(shù)特性的電動汽車動力電池充放電快速檢測工況，解決常規(guī)動力電池檢測方法精度差、耗時長的問題。 2. 基于深度強化學習和遷移學習理論的動力電池健康狀態(tài)診斷模型，解決電動汽車動力電池全生命周期健康狀態(tài)特征參數(shù)復雜、泛化性差的問題。 3. 多應用場景的電動汽車充電安全防護技術，解決電動汽車充電過程中的安全性問題。 4. 大功率充放電仿真測試技術，解決電動汽車充電測試存在環(huán)境搭建困難、自動化程度低、數(shù)據(jù)分析差的問題。 5. 電動汽車動力電池健康狀態(tài)快速診斷裝備研發(fā)，解決系統(tǒng)級電動汽車動力電池健康狀態(tài)快速診斷裝備缺乏的問題。

1. 動力電池健康狀態(tài)快速診斷工況數(shù)量≥10種； 2. 動力電池健康狀態(tài)特征參數(shù)≥10種，健康狀態(tài)特征參數(shù)數(shù)據(jù)庫1個，健康狀態(tài)評估模型準確率≥80%； 3. 充電安全預警表征參數(shù)≥10個，安全預警診斷模型準確率≥80%，充電策略適應場景≥3種。 4. 實現(xiàn)不同功率等級的充放電，電壓最高可達1000V，電流最高可達400A；實現(xiàn)用戶自定義編輯案例和模擬故障注入測試。 5. 開發(fā)動力電池健康狀態(tài)快速診斷裝備1套，具有電動汽車直流V2G放電及測試功能，適應在用電動汽車動力電池檢測。

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