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申请/专利权人：北京云和桥科技有限公司
摘要：本发明属于电池管理技术领域，公开一种基于充放电数据的电池荷电状态预测方法及系统，该电池荷电状态预测方法包括：在电池充放电数据中添加高斯噪声生成优化充放电数据；对优化充放电数据进行模态分解，并基于若干子序列模态分量识别电池性能的底层动态；提取与各子序列模态分量相关联的荷电状态特征，并分析各荷电状态特征及其变化趋势对电池荷电状态的影响因素；构建并训练预测模型，并提取电池荷电状态的影响因素对预测模型参数进行优化；通过训练完成后的预测模型输出电池荷电状态预测结果。本发明通过对优化充放电数据进行模态分解，从而能够解释数据中隐藏的、复杂的周期性和非线性特征。
主权项：1.一种基于充放电数据的电池荷电状态预测方法，其特征在于，该电池荷电状态预测方法包括：采集电池充放电测试中的电池充放电数据，并在电池充放电数据中添加高斯噪声生成优化充放电数据；对优化充放电数据进行模态分解，得到若干子序列模态分量，并基于若干子序列模态分量识别电池性能的底层动态；提取与各子序列模态分量相关联的荷电状态特征，并分析各荷电状态特征及其变化趋势对电池荷电状态的影响因素；构建并训练预测模型，并提取电池荷电状态的影响因素对预测模型参数进行优化；通过训练完成后的预测模型输出电池荷电状态预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京云和桥科技有限公司 一种基于充放电数据的电池荷电状态预测方法及系统
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