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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种锂电池健康状态估计方法，将完整充电电压数据序列和片段充电电压数据序列的坐标空间转变为电压‑差分电压坐标空间，将坐标空间转变后的完整充电电压数据序列作为训练数据，将坐标空间转变后的片段充电电压数据序列作为验证数据；基于训练数据和健康状态标签训练自适应采样深度神经网络得到健康状态预测模型；将验证数据输入健康状态预测模型得到健康状态预测值序列，从健康状态预测值序列中依次提取多个子预测值序列，并计算每个子预测值序列的方差，将方差低于方差阈值的子预测值序列的健康状态预测值取平均得到最终的锂电池健康状态估计值。电池健康状态估计方法能够基于片段电压数据序列较为准确的预测锂电池健康状态。
主权项：1.一种锂电池健康状态估计方法，其特征在于，包括：将获得的完整充电电压数据序列和片段充电电压数据序列的时间-电压坐标空间转变为电压-差分电压坐标空间，将坐标空间转变后的完整充电电压数据序列作为训练数据，将坐标空间转变后的片段充电电压数据序列作为验证数据；基于训练数据和获得的健康状态标签训练自适应采样深度神经网络得到健康状态预测模型；将验证数据输入健康状态预测模型得到健康状态预测值序列，从健康状态预测值序列中依次提取多个子预测值序列，并计算每个子预测值序列的方差，将方差低于方差阈值的子预测值序列的健康状态预测值取平均得到最终的锂电池健康状态估计值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种锂电池健康状态估计方法
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