合肥金星智控科技股份有限公司
宣传

位置:中冶有色 >

有色技术频道 >

> 加工技术

> 基于深度学习的锂离子电池组健康状态预测方法

基于深度学习的锂离子电池组健康状态预测方法

627   编辑:管理员   来源:中冶有色技术网  
2023-03-18 21:38:16
本发明公开基于深度学习的锂离子电池组健康状态预测方法,包括以下步骤:S1、提取锂离子电池组的放电特征参数,并对放电特征参数进行相关性分析;S2、根据相关性分析的结果获取原始特征数据集,并进行特征降维;S3、构建节点退化数据预测模型;S4、将降维特征集输入节点退化数据预测模型中,获取锂离子电池组的节点退化预测数据;S5、将节点退化预测数据转化为节点状态分布预测数据,并基于节点状态分布预测数据获取锂离子电池组健康状态预测结果。本发明能够按照特征提取—相关性分析—特征降维—节点状态分布预测—系统健康状态预测的流程,实现了对锂离子电池组健康状态的准确预知。
声明:
“基于深度学习的锂离子电池组健康状态预测方法” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
分享 0
         
举报 0
收藏 0
反对 0
点赞 0
标签:
加工技术
全国热门有色金属技术推荐
展开更多 +

 

中冶有色技术平台微信公众号
了解更多信息请您扫码关注官方微信
中冶有色技术平台微信公众号中冶有色技术平台

最新更新技术

报名参会
更多+

报告下载

第二届中国微细粒矿物选矿技术大会
推广

热门技术
更多+

衡水宏运压滤机有限公司
宣传
环磨科技控股(集团)有限公司
宣传

发布

在线客服

公众号

电话

顶部
咨询电话:
010-88793500-807
专利人/作者信息登记