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申请/专利权人：浙江艾罗网络能源技术股份有限公司
摘要：本申请涉及一种电池SOH预测模型的生成方法和电池SOH预测方法。该电池SOH预测模型的生成方法包括：获取电池进行充放电循环过程中的循环数据，以及用于标识循环数据的电池SOH；其中，循环数据包括电池的电压、电流、时间和容量；根据不同的电池SOH对循环数据进行数据平衡采样，获得电池的目标循环数据；使用目标循环数据对预先构建的电池SOH预测模型进行训练与验证，生成用于对电池SOH进行预测的电池SOH预测模型。通过本申请，解决了相关技术中电池SOH预测方案仍存在预测精度差、可靠性低的技术问题，达到了提高电池SOH预测的准确性与可靠性的技术效果。
主权项：1.一种电池SOH预测模型的生成方法，其特征在于，包括：获取电池进行充放电循环过程中的循环数据，以及用于标识所述循环数据的电池SOH；其中，所述循环数据包括所述电池的电压、电流、时间和容量；根据不同的电池SOH对所述循环数据进行数据平衡采样，获得所述电池的目标循环数据；使用所述目标循环数据对预先构建的电池SOH预测模型进行训练与验证，生成用于对电池SOH进行预测的电池SOH预测模型；其中，所述电池SOH预测模型包括带有SE模块的残差循环网络模块、全局平均池化和全连接层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江艾罗网络能源技术股份有限公司 电池SOH预测模型的生成方法和电池SOH预测方法
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