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申请/专利权人：珠海市贡峰新能源开发有限公司
摘要：本发明公开了一种电池系统健康状态值的估算方法及系统，包括S1、利用传感器阵列，实时采集电池的状态数据；S2、采用多维时间序列分析方法，对采集的数据进行处理；S3、运用卷积神经网络对空间特征进行提取和长短期记忆网络对时间依赖特征进行提取；S4、通过深度强化学习算法动态调整网络权重，应对电池性能随使用环境和时间变化的复杂性；S5、基于风险评估的电池健康状态实时预警系统，当电池状态预测值逼近临界安全边界时自动触发预警和保护措施；S6、利用在线学习和自适应反馈机制，持续更新和校准模型参数；S7、采用交叉验证和实际操作数据进行模型验证和系统稳定性测试。本发明具备高精度估算、动态适应和系统可靠性强的优点。
主权项：1.一种电池系统健康状态值的估算方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用传感器阵列，实时采集电池的电压、电流、温度以及电池的化学状态数据；S2、采用多维时间序列分析方法，对采集的数据进行信号去噪、数据插补和异常点检测处理；S3、运用混合神经网络模型，结合卷积神经网络对空间特征进行提取和长短期记忆网络对时间依赖特征进行提取，自动识别与电池健康状态相关的关键特征；S4、通过深度强化学习算法动态调整网络权重，基于实时数据流的模型自我优化，应对电池性能随使用环境和时间变化的复杂性；S5、结合预测模型输出和安全阈值策略，基于风险评估的电池健康状态实时预警系统，当电池状态预测值逼近临界安全边界时自动触发预警和保护措施；S6、利用在线学习和自适应反馈机制，持续更新和校准模型参数，在不同操作条件和电池老化阶段下的估算精度；S7、采用交叉验证和实际操作数据进行模型验证和系统稳定性测试，通过长期实地应用评估模型的准确性和系统的可靠性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 珠海市贡峰新能源开发有限公司 电池系统健康状态值的估算方法及系统
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