摘要
本发明涉及电池状态评估技术领域,具体地说,涉及一种动力电池智能评估方法、系统、设备及介质;该方法首先根据采集的动力电池充放电数据,提取动力电池状态特征;其次调用双相关性分析法,计算主要状态特征、次要状态特征,得到组合状态特征;然后输入至构建的状态预测模型中,得到状态特征预测结果;最后输入至构建的状态评估模型中,得到动力电池状态,提升了预测的计算效率和预测的准确性,通过从多个维度提取动力电池状态特征,并将特征进行关联度分析,划分主要特征和次要特征,消除了大量冗余信息,筛选出最佳特征组合,降低了预测时的计算效率,提升了预测精度和准确度。
技术关键词
智能评估方法
灰色关联度
动力电池充放电
动力电池能量状态
Boosting算法
电池状态评估
电子设备上执行
智能评估系统
采集单元
构建决策树
最佳特征
可读存储介质
正则化参数
计算机
数据
误差
电流
电压
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
加权算法
特征工程
算法引擎
可视化模块
量化评估指标体系
健康状态评估方法
灰色关联分析
评估指标体系
铝电解槽
灰色关联度
智能评估方法
类别分布概率
模糊隶属函数
模糊决策树
帕金森