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摘 要:本发明公开一种锂电池健康状态和剩余寿命预测方法,收集不同工况下锂离子电池单体充放电的电压、电流、温度、容量数据,采用KPCA方法消除原始数据中的冗余特征信息,建立基于时间卷积网络和Reformer模型的锂离子电池健康状态模型和剩余寿命预测模型。采用Logistic混沌映射对蜜獾算法的种群进行初始化,引入基于维度学习的更新策略,得到改进的蜜獾算法;运用改进的蜜獾算法对电池健康状态模型和剩余寿命预测模型的超参数进行优化,使用优化后的电池健康状态模型预测电池健康状态。电池健康状态预测结果输入到优化后的剩余寿命预测模型中进行预测,得到最终的锂电池剩余寿命预测结果。与现有技术相比,本发明能够高精度的预测电池健康状态和剩余寿命。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310463122.3 | 专利名称: | 一种锂离子电池健康状态和剩余寿命预测方法 |
申请日: | 2023-04-26 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/367搜分类 电池搜索 |
公开/公告日: | 2024-03-26 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116609668B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |