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申请/专利权人：深圳市今朝时代股份有限公司
申请日：2024-03-14
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118191609A
主分类号：G01R31/367
分类号：G01R31/367;G01R31/392;H04L67/12;G06F18/15;G06N3/0442;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于云端神经网络的电池SOH估算方法及装置，其中所述方法包括：获取电池的训练数据，对训练数据进行预处理，得到预处理数据；将预处理数据输入到神经网络初始模型中进行训练，得到神经网络SOH估算模型，其中，神经网络SOH估算模型被部署在云端；获取终端实时电池数据，并通过云端输入到神经网络SOH估算模型进行SOH预测计算，输出得到SOH预测值；将SOH预测值返回终端。本发明通过部署在云端的神经网络SOH估算模型远程对电池进行SOH预测计算，给电池SOH估算提供足够的算力和响应能力，提高电池SOH估算准确性，并且云端服务器可以同时为多个电池提供算力，提高了电池的安全性。
主权项：1.一种基于云端神经网络的电池SOH估算方法，其特征在于，所述方法包括：获取电池的训练数据，对所述训练数据进行预处理，得到预处理数据；将所述预处理数据输入到神经网络初始模型中进行训练，得到神经网络SOH估算模型，其中，所述神经网络SOH估算模型被部署在云端；获取终端实时电池数据，并通过云端输入到神经网络SOH估算模型进行SOH预测计算，输出得到SOH预测值；将所述SOH预测值返回终端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市今朝时代股份有限公司 一种基于云端神经网络的电池SOH估算方法及装置
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