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申请/专利权人：博睿斯数字能源(深圳)有限公司
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的电池寿命预测方法，涉及电池寿命预测技术领域，具体包括以下步骤：通过监测电池的电压和充电状态，识别电池是否处于低电量存储状态；在电池处于低电量存储状态的情况下，获取电池在正常存储条件和低电量存储条件下的运行信息，并在获取后进行分析，分别生成电池在正常存储条件和低电量存储条件下的关键特征参数；对生成的电池在正常存储条件和低电量存储条件下的关键特征参数构建退化速率预测模型，预测电池在低电量存储条件下的退化速率；对预测的电池在低电量存储条件下的退化速率进行实时分析。本发明能够准确捕捉到电池在低电量存储条件下的退化行为，从而提高预测的准确性。
主权项：1.一种基于人工智能的电池寿命预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：通过监测电池的电压和充电状态，识别电池是否处于低电量存储状态；在电池处于低电量存储状态的情况下，获取电池在正常存储条件和低电量存储条件下的运行信息，并在获取后进行分析，分别生成电池在正常存储条件和低电量存储条件下的关键特征参数；对生成的电池在正常存储条件和低电量存储条件下的关键特征参数构建退化速率预测模型，预测电池在低电量存储条件下的退化速率；对预测的电池在低电量存储条件下的退化速率进行实时分析，并根据分析结果进行对应的预警提示；在电池管理系统中集成实时监控模块，持续采集电池的实时运行信息，分析电池在不同存储条件下的实际退化情况，并根据分析结果动态调整退化速率预测模型；通过调整后的退化速率预测模型，对电池寿命进行高精度预测，并在电池寿命达到预设临界值时提供预警和维护建议。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 博睿斯数字能源(深圳)有限公司 一种基于人工智能的电池寿命预测方法
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