一种电池热失控预测方法、训练方法和装置

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一种电池热失控预测方法、训练方法和装置
申请号:CN202411605092
申请日期:2024-11-11
公开号:CN119537913A
公开日期:2025-02-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种电池热失控预测方法、训练方法和装置,方法包括:获取待预测的电池数据,并将待预测的电池数据输入至预先训练好的电池热失控预测模型;电池热失控预测模型包括多个子模型,多个子模型基于不同机器学习算法训练得到;利用多个子模型分别对待预测的电池数据进行电池热失控预测,对应获得多个预测结果;根据子模型的性能指标以及一致性计算获得子模型的模型评分,并根据模型评分对多个预测结果进行计算获得最终的预测结果;其中,性能指标是对子模型进行性能评估后获得,一致性是根据不同子模型的性能指标之间的差异确定。本发明能够提升热失控预测的准确性与稳定性。
技术关键词
电池热失控 机器学习算法 贡献率 统计特征 指标 验证算法 数据获取模块 电池状态数据 热失控预测 随机森林 热失控风险 贝叶斯算法 决策树算法 标签 处理器 充电工况 溯源数据
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