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申请/专利权人：上海交通大学
申请日：2024-03-06
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118226270A
主分类号：G01R31/367
分类号：G01R31/367
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明提供了一种锂电池完整充电曲线的估计和预测方法及系统，包括步骤S1：采集并处理锂电池的曲线数据；步骤S2：基于曲线数据训练Transformer模型；步骤S3：输出预测的完整充电曲线并更新Transformer模型。本发明仅通过采样电池恒流充电过程中的部分数据，即可预测出完整的充电曲线，并可同时估算电池荷电状态、最大容量、健康状态等动态参数，而无需手动提取特征，输入要求较低；输入的长度可变，且不要求电压步长相等，与实际充电场景下的数据采集过程匹配度更高；利用Transformer出色的序列建模和特征提取能力，预测出的充电曲线精度较高。
主权项：1.一种锂电池完整充电曲线的估计和预测方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集并处理锂电池的曲线数据；步骤S2：基于曲线数据训练Transformer模型；步骤S3：输出预测的完整充电曲线并更新Transformer模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 锂电池完整充电曲线的估计和预测方法及系统
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皖公网安备 34010402703815号