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基于DICEEMDAN与混合深度学习的储能锂电池寿命预测方法

Name: 基于DICEEMDAN与混合深度学习的储能锂电池寿命预测方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2025110289092
Availability: InStock

📄 申请号：CN202511028909.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2025-07-25

公开号

CN120522583A

公开日

2025-08-22

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R31_367

IPC 分类号

G01R31_367 , G01R31_396 , G01R31_392 , G06F18_10 , G06F18_213 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

电池寿命预测电池寿命预测深度学习信号处理

应用场景

储能系统, 电池管理系统, 新能源汽车, 电力调峰, 设备维护

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摘要

一种基于DICEEMDAN与混合深度学习的储能锂电池寿命预测方法，属于数据处理、锂电池寿命预测领域，首先，将锂电池容量数据使用DICEEMDAN进行分解降噪重构处理，得到多个子序列，通过改进的双向时序卷积网络对高频子序列进行特征提取，针对不同频率的子序列存在的不同数据特性，设计了一种差异化混合深度神经网络，将提取到的特征数据作为深度神经网络的输入，最后使用优化权重的方式对多个神经网络预测进行整合，得到最终的预测结果。本发明在实际锂电池老化数据集上得到了验证，实验结果表明，对于储能锂电池剩余使用寿命的预测具有较高的准确性。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN120522583A

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种基于多生成器的环境因素引导的台风多趋势预测方法

当前第 / 件

一种具有物理密封结构的人工肌肉

同领域国内专利 · IPC: (G01R31_367)

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