摘要
本发明提供了一种电芯温度的预测方法、一种电芯温度的预测装置及一种计算机可读存储介质。所述电芯温度的预测方法包括以下步骤:获取电池组中多个电芯的历史数据。所述历史数据涉及各所述电芯的多个时间戳、电芯编号及电芯温度;将所述历史数据输入预先训练的周期性时序模型,以经由所述周期性时序模型根据各所述电芯的电池充放电周期和/或环境温度变化周期,分别确定各所述电芯的第一电芯趋势温度;以及利用配合指数移动平均算法,对各所述第一电芯趋势温度进行平滑移动,以分别确定各所述电芯的第二电芯趋势温度。本发明可以用于更加精准对电芯的健康状况进行预警,进一步保障储能电池的安全,有效降低故障误报的频率,从而提升用户体验。
技术关键词
电芯
周期性
移动平均算法
时序
预测装置
电池组
计算机
锂电池
可读存储介质
指令
指数
储能电池
样本
序列
存储器
数据
处理器
表达式
系统为您推荐了相关专利信息
区间预测方法
累积分布函数
蒙特卡罗方法
贝叶斯方法
蒙特卡洛方法
相位补偿装置
电磁炉
Goertzel算法
识别方法
补偿值
双向长短期记忆
设备识别方法
设备识别系统
识别设备
时序特征
优化控制方法
数字孪生模型
温室
水肥
优化控制系统
人脸属性识别
心理
人脸视频图像
非接触式
人脸关键点检测