电芯健康状态预测方法、检测模型训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品

AITNT
正文
推荐专利
电芯健康状态预测方法、检测模型训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品
申请号:CN202410971863
申请日期:2024-07-18
公开号:CN119805227A
公开日期:2025-04-11
类型:发明专利
摘要
本申请涉及一种电芯健康状态预测方法、检测模型训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品,方法包括:获取用电设备的单次充电过程的充电工况数据,并根据充电工况数据确定用电设备中的各电芯的电芯类型和电芯老化数据;进一步地,分别将各电芯的电芯老化数据输入至与电芯类型对应的预设检测模型中,通过预设检测模型分别提取各电芯的电芯老化特征向量,并分别基于各电芯的电芯老化特征向量确定各电芯的预测健康状态。本申请实施例有利于提高电芯的健康状态的预测准确性。
技术关键词
充电工况 电芯老化 特征提取网络 健康状态预测方法 数据 检测模型训练方法 标签 序列 处理器 电压 存储器 计算机程序产品 参数 输入模块 可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种安全领域大模型微调方法、装置及可读储存介质
微调方法 参数 节点 服务端 计算机可读储存介质
2
面向遥感图像少样本分类的数据集自适应构建方法及装置
面向遥感图像 生成数据集 文本 分类器 模版
3
一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法
实时补偿方法 机器人主控制器 数据 视觉传感器 激光传感器
4
医疗大模型数据的增强方法、装置、电子设备和存储介质
医学知识图谱 多模块结构 序列 异质 结构模块
5
一种基于元宇宙的文旅项目评价系统及方法
项目评价系统 关键词 项目特征 人工智能模型训练 列表
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号