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申请/专利权人：南通乐创新能源有限公司
摘要：本发明公开了一种基于MH‑MOE和EIS的电池SOH预测方法，测试并采集电池EIS和SOH数据，构建基于多头注意力机制的MH‑MOE模型，基于多头注意力机制的MH‑MOE模型包含3个专家子模型、3个门控网络模型和3个注意力机制计算模块，训练和校验基于多头注意力机制的MH‑MOE模型，预测电池SOH，在基于多头注意力机制的MH‑MOE模型训练完毕之后，在模型效果良好的前提下部署训练好的模型，并使用训练好的模型对电池SOH进行预测。本发明能够更高效、更准确地预测电池的健康状态，适应复杂和多变的电池工作条件。
主权项：1.一种基于MH-MOE和EIS的电池SOH预测方法，其特征在于包含以下步骤：S1、测试并采集电池EIS和SOH数据；S2、构建基于多头注意力机制的MH-MOE模型，基于多头注意力机制的MH-MOE模型包含3个专家子模型、3个门控网络模型和3个注意力机制计算模块；S3、训练和校验基于多头注意力机制的MH-MOE模型；S4、预测电池SOH，在基于多头注意力机制的MH-MOE模型训练完毕之后，在模型效果良好的前提下部署训练好的模型，并使用训练好的模型对电池SOH进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通乐创新能源有限公司 基于MH-MOE和EIS的电池SOH预测方法
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