发明专利已授权

一种基于改进CSO-LSTM网络的锂离子电池寿命预测方法及装置

📄 申请号：CN202210406592.1 📄 发布日：2026/08/12

著录项目信息

申请日

2022-04-18

公开号

CN114791571B

公开日

2023-03-24

申请人

东北电力大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R31_392

IPC 分类号

G01R31_392 , G01R31_367 , G06N3_042 , G06N3_098 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

新能源汽车, 储能系统, 电池健康管理, 锂离子电池检测

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摘要

本发明提供了一种基于改进CSO‑LSTM网络的锂离子电池寿命预测方法及装置，具体包括以下步骤：(1)获取锂离子电池数据；(2)采用集合经验模态对电池数据进行预处理；(3)对预处理数据采用归一化方法进行处理，并划分训练集和测试集；(4)采用改进CSO选取LSTM最优超参数，建立基于改进LSTM的锂离子电池寿命预测模型；(5)将训练集输入到基于改进LSTM的锂离子电池寿命预测模型进行训练，得到基于改进CSO‑LSTM的锂离子电池寿命预测模型；(6)将测试集输入到训练好的锂离子电池寿命预测模型中，得到预测结果。本发明提供的锂离子电池寿命预测方法及装置有效的提高了锂离子电池寿命预测精度，对于提高锂离子电池的稳定性和安全性，具有重要的实际工程意义。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种智能楼宇巡检机器人

当前第 / 件

将磁稳定流化床中颗粒采出再生并返还的方法

同领域国内专利 · IPC: (G01R31_392)

G01R31_00 G01R31_01 G01R31_02 G01R31_08 G01R31_11 G01R31_12 G01R31_14 G01R31_16 G01R31_18 G01R31_24 G01R31_26 G01R31_265 G01R31_28 G01R31_317 G01R31_3177 G01R31_3185 G01R31_327 G01R31_34 G01R31_36 G01R31_364 G01R31_367 G01R31_378 G01R31_379 G01R31_382 G01R31_3835 G01R31_3842 G01R31_385 G01R31_387 G01R31_388 G01R31_389 G01R31_392 G01R31_396 G01R31_40 G01R31_42 G01R31_44 G01R31_50 G01R31_52 G01R31_54 G01R31_55 G01R31_56 G01R31_58 G01R31_62 G01R31_64 G01R31_66 G01R31_67 G01R31_68 G01R31_69 G01R31_72 覆盖48个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：10 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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