蓄电池的数据分析平台

本发明属于蓄电池技术领域，公开了一种蓄电池的数据分析平台，该平台首先通过收集目标蓄电池的历史监测数据，包括蓄电池的电压、电流、内阻、温度及其时间戳，结合同时期的硫化程度，构建训练数据集。接着，利用LSTM模型训练出蓄电池监测数据预测模型，同时用BP神经网络训练出硫化程度预测模型。当对待预测蓄电池进行持续监测时，平台能预测其未来监测数据，并据此预测硫化程度。最后，平台会基于预测的硫化程度向用户推送提示，建议采取相应措施减少硫化。本发明能够帮助用户提前预测蓄电池的硫化程度并及时进行提示采取维护措施。