[发明专利]一种应用于电池在线保护器的算法

权利要求书

1.一种电池在线保护器的应用算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采集每个检测单体每个时刻的瞬时电压值以及对应时刻的a、b建立训练集；其中，a代表做出均衡操作，b代表不做出均衡操作；

S2：将S1中每个检测单体的瞬时电压值作为输入值，每个检测单体的下一时刻的瞬时电压值作为输出值，建立神经网络预测模型；

S3：将S1中每个检测单体的瞬时电压与全部检测单体瞬时电压的平均值作为输入值，将代表是否需要作出均衡操作的a、b作为输出值，建立神经网络预测模型；

S4：将当前时刻的电压值输入至S2建立的神经网络预测模型中，得出下一时刻的瞬时电压的预测值；

S5：将S4中得出的每个检测单体的瞬时电压预测值与全部检测单体瞬时电压预测值的平均值做为输入值，输入至S3建立的神经网络预测模型中，得出下一时刻的检测单体是否需要作出均衡操作。

2.根据权利要求1所述的一种电池在线保护器的应用算法，其特征在于，所述神经网络预测模型选择BP神经网络模型或RBF神经网络模型中的一种。

3.根据权利要求2所述的一种电池在线保护器的应用算法，其特征在于，将所述BP神经网络模型或RBF神经网络模型中得出预测数据分别与实际数据进行比较，选出误差较小的神经网络模型。

4.根据权利要求3所述的一种电池在线保护器的应用算法，其特征在于，在所述步骤S2中，建立神经网络模型时，计算所述BP神经网络模型或RBF神经网络模型中得出预测数据分别与实际数据的方差，选择方差较小的神经网络模型。

5.根据权利要求3所述的一种电池在线保护器的应用算法，其特征在于，在所述步骤S3中，建立神经网络模型时，计算所述BP神经网络模型或RBF神经网络模型中得出预测数据分别与实际数据的误差比例，选择误差比例较小的神经网络模型。