摘要
本申请涉及一种电池SOH预测模型的生成方法和电池SOH预测方法。该电池SOH预测模型的生成方法包括:获取电池进行充放电循环过程中的循环数据,以及用于标识循环数据的电池SOH;其中,循环数据包括电池的电压、电流、时间和容量;根据不同的电池SOH对循环数据进行数据平衡采样,获得电池的目标循环数据;使用目标循环数据对预先构建的电池SOH预测模型进行训练与验证,生成用于对电池SOH进行预测的电池SOH预测模型。通过本申请,解决了相关技术中电池SOH预测方案仍存在预测精度差、可靠性低的技术问题,达到了提高电池SOH预测的准确性与可靠性的技术效果。
技术关键词
SOH预测方法
电池
生成方法
全局平均池化
网络模块
三维数据结构
残差模块
通道
神经网络结构
标识
电流
处理器
电压
关系
训练集
参数
矩阵
非线性
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参数
智能优化算法
制动器模块
协同防御系统
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生成法律文书
模型预训练
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