摘要
本申请涉及电池防护控制技术领域,公开了一种基于智能控制的电池充电防护方法、系统及存储介质。该方法包括:对电池参数采集计算得到状态值;基于状态值构建神经网络模型输出充电参数;根据充电参数生成充电策略;将充电策略输入控制电路执行;执行多级安全防护得到结果;根据结果更新神经网络模型优化控制参数。本申请通过构建基于反向传播神经网络的充电控制模型,结合实时电池状态监测、自适应充电策略生成、多级安全防护机制和自学习优化功能,实现对电池充电过程的精确控制和全方位防护,有效延长电池使用寿命并提高充电安全性。
技术关键词
电池充电防护方法
神经网络模型
充电策略
电力电子控制电路
充电电流值
神经网络结构模型
参数
恒流充电阶段
充电防护系统
电池老化特性
电压控制环
数据
电流控制环
内阻
PI算法
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群智感知
知识图谱构建方法
关键词
运维方法
答案
复眼透镜阵列
透明导电薄膜
发热元件
超材料
动态调节方法
实时检测装置
数据生成速率
神经网络模型
在线监测系统
数据处理方法
神经网络模型
排放预测方法
非易失性存储介质
数据
气象
肿瘤预后预测
文本识别
节点特征
患者
神经网络模型