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摘 要:本发明公开了一种锂电池健康状态的预测方法,预先获取锂电池历史使用数据,并对其进行预处理;建立锂电池二阶等效电路模型;对供需优化算法SDO进行改进得到ISDO算法;将数学形式嵌入到ISDO算法中,计算得到锂电池的SOH1;将预处理过的稳定的锂电池数据集分别输入到随机初始化参数后的高斯过程回归机器学习模型和Transformer深度学习模型中进行训练,得到优化后的两个模型,从而得到两个模型对应的两组锂电池预测数据SOH2和SOH3;将得到的三种模型的锂电池SOH输出数据,通过自适应加权方法进行数据融合,得到融合后最终的的锂电池健康状态。本发明解决了单一数据驱动模型通用性差和单一等效电路模型精度不高的问题,提升锂电池健康状态检测结果的准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310566491.5 | 专利名称: | 一种锂电池健康状态的预测方法 |
申请日: | 2023-05-18 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市清江浦区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/367搜分类 锂电池搜索 |
公开/公告日: | 2024-07-12 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116679211B | 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 |