摘要
本发明提供一种电池安全和寿命同步预测方法、装置、设备及存储介质,涉及电池检测技术领域,该方法包括:获取多个应用场景下电池的充放电数据,对充放电数据进行数据预处理,获得标准数据集;根据标准数据集构建特征曲线;对特征曲线进行随机掩码,获得掩码特征曲线;构建深度神经网络模型,根据掩码特征曲线对深度神经网络模型进行训练,获得初始预测模型;构建目标应用场景下电池的目标掩码特征曲线,根据目标掩码特征曲线对初始预测模型进行优化调整,获得目标预测模型;构建目标应用场景下目标电池的目标特征曲线,利用目标预测模型对目标特征曲线进行预测,同步获得目标电池的安全状态、健康度和寿命。本发明能提升电池预测精度和覆盖度。
技术关键词
曲线
充放电数据
深度神经网络模型
构建深度神经网络
序列
重构误差
解码器
场景
编码器
注意力机制
电池寿命预测
电压
时序特征
电池检测技术
模型训练模块
充电工况
数据获取模块
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客流量预测方法
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卷积特征
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深度神经网络模型
场景感知方法
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