摘要
本发明公开了一种考虑电池老化状态分布不平衡的退役动力电池分选方法,包括;1.使用电压测量设备对退役电池端电压进行测量记录;2.对当前批次退役动力电池数据随机抽取部分作为测试用电池;3基于设计工步对测试电池执行测试实验并进行收集储存数据;4.对测试数据进行数据清洗和预处理,随后执行设计的自适应特征工程;5.使用上一步输出,进行嵌入了特征分布平滑模块的余能估计模型的预训练。6.对剩余电池重复步骤3‑4,并部署预训练模型执行余能估计。本发明能够克服老化分布不平衡所带来的误差,从而在保证分选精准度的前提下,降低退役电池分选工作的时间成本与能耗成本。
技术关键词
测试电池
电池老化状态
退役动力电池
分选方法
静态特征
电压
动态
初始荷电状态
回归预测模型
内阻
代表
序列
特征提取模块
数据
灰色关联分析
更新模型参数
充放电策略
脉冲
预训练模型
系统为您推荐了相关专利信息
检测分选装置
图像采集器
封装芯片
承载板
上轨道
风险预警方法
密集特征
时序特征
物联网电梯
矩阵
动态监控方法
LSTM神经网络
XGBoost模型
大数据
矩阵
信息服务控制方法
个性化信息服务
多模态特征
强化学习模型
生成用户画像
Logit模型
动态更新参数
网格特征
多模态
注意力机制