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申请/专利权人：南通乐创新能源有限公司
摘要：本发明公开了一种基于HS‑MoE模型的电池SOC和RUL预测方法，测试并采集电池运行数据以及SOC和RUL，电池运行数据包含膨胀应力、电流、电压和温度，构建HS‑MoE模型，HS‑MoE模型包含两个层级，每个层级包含多专家模型和一个门控网络模型，训练和校验HS‑MoE模型，预测电池SOC和RUL，在HS‑MoE模型训练完毕之后，在模型效果良好的前提下，部署HS‑MoE模型并使用HS‑MoE模型对电池的SOC和RUL进行预测。本发明可以在BMS故障时临时替代BMS工作以及提供修正数据，并且以一个模型即实现了SOC和RUL的联合预测，减少了模型训练的时间，降低了成本。
主权项：1.一种基于HS-MoE模型的电池SOC和RUL预测方法，其特征在于包含以下步骤：S1、测试并采集电池运行数据以及SOC和RUL，电池运行数据包含膨胀应力、电流、电压和温度；S2、构建HS-MoE模型，HS-MoE模型包含两个层级，每个层级包含多专家模型和一个门控网络模型；S3、训练和校验HS-MoE模型；S4、预测电池SOC和RUL，在HS-MoE模型训练完毕之后，在模型效果良好的前提下，部署HS-MoE模型并使用HS-MoE模型对电池的SOC和RUL进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通乐创新能源有限公司 基于HS-MoE模型的电池SOC和RUL预测方法
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