发明专利 已授权

基于特征提取与增强的电池健康状态估计方法及系统

📄 申请号:CN202410985404.4 📄 发布日:2026/08/26

著录项目信息

申请日
2024-07-23
公开号
CN118551179B
公开日
2024-10-22
申请人
山东工商学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

新能源汽车, 储能系统, 电池管理系统, 电池梯次利用, 电子设备电源管理

摘要

本发明属于电池健康状态估计技术领域,具体涉及基于特征提取与增强的电池健康状态估计方法及系统,方法包括对目标电池进行特征选择,选择与电池容量退化相关的特征;对提取的特征中的等时间间隔的电压变化、充电电压斜率和等电压差时间间隔分别进行细化;检测并筛选特征中的异常值,随后采用递归特征消除RFE结合交叉验证的方法对特征相关性进行排序;构建WGAN模型,实现生成器与判别器的稳定训练,完成特征增强;基于MVO‑BiLSTM建立特征与SOH的复杂关系模型,作为估计模型,基于增强后的特征,估计电池SOH。本发明提高了数据质量和特征表征能力,充分挖掘了SOH数据的时序特征,能够准确的进行电池SOH的估计。

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:39 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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