本发明公开了一种基于迁移学习和差值概率分布的
锂电池寿命预测方法,通过加速锂电池的寿命实验,获取锂电池容量在不同时刻的退化量;然后基于迁移学习和锂电池容量退化量的历史数据来求得预测值的修正因子,进而用正态分布估计出修正因子的概率分布参数;接着利用迁移学习对待测锂电池进行容量退化量进行实时的预测,并用修正因子对预测值进行修正;最后根据得到的修正预测值判断锂电池的剩余寿命,具有预测精度高、预测速度快等特点。
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“基于迁移学习和差值概率分布的锂电池寿命预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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