一种电池健康状态预测方法和系统
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
一种电池健康状态预测方法和系统
申请号:
CN202510660172
申请日期:
2025-05-22
公开号:
CN120195574B
公开日期:
2025-08-08
类型:
发明专利
摘要
本申请提供一种电池健康状态预测方法和系统,包括:获取电池放电过程中的高维数据集,并对高维数据集进行归一化处理,得到标准化数据;利用斯皮尔曼相关系数分析标准化数据与电池容量之间的相关性,得到目标数据集合;将目标数据集合输入宽度自编码器,提取出宽度自编码器的特征节点和增强节点,得到中间特征表示;将中间特征表示输入至融合了直觉模糊机制的随机配置网络,生成电池健康状态初步预测结果,缓解了现有的电池健康状态预测的准确度较低的技术问题。
技术关键词
斯皮尔曼相关系数
电池健康状态
配置网络结构
模糊机制
数据
编码器
电池自放电率
节点
存储组件
神经网络框架
重构
计算机存储介质
充电策略
误差
预测系统
内阻
指标