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申请/专利权人：太湖能谷(杭州)科技有限公司
申请日：2024-04-08
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118011220B
主分类号：G01R31/367
分类号：G01R31/367;G01R31/396
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本申请涉及一种电池组的荷电状态估计方法、系统和介质，其中，该方法包括：通过双向长短期记忆层对电池组的多变量时间序列数据进行提取，得到对应的多变量时间序列嵌入；将多变量时间序列嵌入转化为图结构的多变量时间序列转换图，其中，图结构包含节点和边；通过图池化层对多变量时间序列转换图进行节点筛选和节点信息保留，得到掩码子图；基于掩码子图，通过多层感知层预测得到电池组的荷电状态SOC，通过本申请，实现了数据提取、图结构的数据转换和对转换图的节点筛选和节点信息保留，能够筛选保留下有用的数据信息，在保证计算效率的基础上提高荷电状态的预测精度，解决了如何准确估计电池的荷电状态SOC的问题。
主权项：1.一种电池组的荷电状态估计方法，其特征在于，所述方法包括：通过双向长短期记忆层对电池组的多变量时间序列数据进行提取，得到对应的多变量时间序列嵌入；将所述多变量时间序列嵌入转化为图结构的多变量时间序列转换图，其中，所述图结构包含节点和边；通过图池化层对所述多变量时间序列转换图进行节点信息保留，得到第一多变量时间序列转换图；对所述第一多变量时间序列转换图中节点进行计算评分，得到所述节点的节点特征评分和图结构信息评分；基于所述节点特征评分和所述图结构信息评分，对所述第一多变量时间序列转换图进行节点筛选，得到掩码子图；基于所述掩码子图，通过多层感知层预测得到所述电池组的荷电状态SOC。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太湖能谷(杭州)科技有限公司 一种电池组的荷电状态估计方法、系统和介质
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