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申请/专利权人：深圳屹艮科技有限公司
摘要：本申请涉及一种锂离子电池的衰减轨迹预测方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：获取目标电池的充放电数据，并将充放电数据输入至多个参数估计模型中，获取目标电池的性能参数，从而根据性能参数和充放电数据，预测目标电池的衰减轨迹。先根据目标电池的充放电数据确定目标电池的性能参数，从而结合性能参数和充放电数据预测目标电池的衰减轨迹，与现有技术中通过大量的充放电数据直接预测目标电池的衰减轨迹相比，本方法结合性能参数更能体现目标电池的特征，从而提高了预测出的衰减轨迹的准确度。
主权项：1.一种锂离子电池的衰减轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标电池的充放电数据；所述目标电池的充放电数据为所述目标电池在预设充放电周期内的时间、电压、电流、温度；将所述充放电数据输入至多个参数估计模型中的膝点参数估计模型和寿命参数估计模型，获取所述目标电池的性能参数；所述膝点参数估计模型或所述寿命参数估计模型包括支持向量回归机、随机森林模型、自适应权重梯度提升回归树、极限梯度提升回归模型中的至少一种；根据所述性能参数和所述充放电数据，预测所述目标电池的衰减轨迹；所述多个参数估计模型的训练过程，包括：根据采样电池的充放电数据确定每个初始参数估计模型对应的寿命因子；将每个所述初始参数估计模型对应的寿命因子和每个所述初始参数估计模型的类型对应的预测变量，代入初始机器学习模型中，建立所述初始参数估计模型；利用参数辨识模型从所述采样电池的充放电数据中识别出样本数据；针对每个所述参数估计模型的类型，从所述样本数据中提取对应的样本数据，并根据提取出的样本数据对所述参数估计模型对应的所述初始参数估计模型进行训练，得到所述参数估计模型；所述参数辨识模型为优化后的Bacon-Watts模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳屹艮科技有限公司 锂离子电池的衰减轨迹预测方法、装置、设备和存储介质
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