摘要
本发明涉及充电监测数据分析技术领域,尤其涉及基于监测充电数据的电动自行车电池数据分析方法;基于充电站监测充电枪的充电时的温度数据,通过智能测试电动自行车的充电数据,获取电动自行车充电时的温度数据,对获取的温度数据进行控制提高充电效率,并保护电池;获取电动自行车充电数据的时间序列模型,提取时间序列模型中的影响关键特征,所述影响关键特征为电动自行车电池的电芯内阻在多次充放电循环后相比于初始内阻的增长比率和相同电量区间的充电时间与出厂时相比的偏移量,将量化后的特征数据输入预先训练好的深度学习模型,对电芯的当前状态和未来性能进行预测。
技术关键词
自行车电池
内阻
数据分析方法
时间序列模型
时间偏移量
测试电动自行车
深度学习模型
温度稳定
监测数据分析技术
非线性加权系数
周期
充电站
控制充电时间
电池电芯
比率
终点
系统为您推荐了相关专利信息
噪声事件
分类评价方法
时间序列模型系数
网格特征
特征提取单元
风险智能评估
特征提取模块
有限元算法
逻辑回归模型
数据采集模块
电力通信机房
数据分析方法
需求预测模型
数据分析系统
检测点
单体电池
电池组运行状态
内阻
均衡管理方法
管理算法