摘要
本申请公开了二次锂电池剩余使用寿命预测方法、装置、设备及介质,涉及锂电池状态估计技术领域,包括:基于电解液组分配方分别构建分子几何模型,以获取电解液微观模型;根据电解液微观模型获取微观参数信息,将微观参数信息与自测二次锂电池样本的电池充放电曲线数据进行特征拼接,得到输入特征信息;利用输入特征信息对预训练模型进行二次模型训练,得到用于针对不同电解液配方的二次锂电池进行剩余寿命信息预测的目标电池剩余使用寿命预测模型;将待预测二次锂电池的电池信息输入目标电池剩余使用寿命预测模型,以便目标电池剩余使用寿命预测模型预测电池剩余使用寿命。
技术关键词
电池剩余使用寿命
二次锂电池
充放电曲线
卷积神经网络模型
预训练模型
电解液配方
锂电池状态估计技术
剩余寿命预测
误差反向传播
剩余使用寿命预测
分子
局域
记忆
元素
密度
样本
系统为您推荐了相关专利信息
特征值
特征选择方法
预训练模型
生成特征
机器学习特征
变压器绕组故障
位置更新
定位故障
变压器绕组变形
卷积神经网络模型
卷积神经网络模型
分析方法
训练样本集
视频帧
构建卷积神经网络
人形机器人
高层语义信息
预训练模型
操控方法
自然语言
故障诊断方法
通道注意力机制
卷积神经网络模型
故障特征
电气