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申请/专利权人：株式会社半导体能源研究所
摘要：本发明提供一种即使二次电池发生劣化推测精度也高的二次电池的充电状态推测方法。另外，本发明提供一种在短时间内以低成本高精度地推测出SOC的二次电池的容量测量系统。使用神经网络以便进一步提高通过使用回归模型，例如卡尔曼滤波进行计算处理而获得的SOC的推测精度。在神经网络将通过最优化算法得到的数据用作监督数据，通过使用该神经网络而得的初期参数可以高精度地推测SOC。
主权项：1.一种蓄电装置的充电状态推测方法，包括如下步骤：决定蓄电装置的电路模型；在所述蓄电装置的电路模型中，取电流作为输入及电压作为输出；进行使所述蓄电装置的电压的输出误差小的最优化，算出所述蓄电装置的电路模型的第一初期参数值；储存对应于不同电流的输入值的初期参数群；以及将所述初期参数群作为监督数据，通过神经网络处理决定第二初期参数值，针对所述蓄电装置的电流值或电压值，通过卡尔曼滤波处理并使用所述第二初期参数值而推测充电率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 株式会社半导体能源研究所 蓄电装置的充电状态推测方法及蓄电装置的充电状态推测系统
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