一种蓄电池远程充放电控制和寿命预测系统及方法

AITNT
正文
推荐专利
一种蓄电池远程充放电控制和寿命预测系统及方法
申请号:CN202510819273
申请日期:2025-06-18
公开号:CN120474150A
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种蓄电池远程充放电控制和寿命预测系统及方法,涉及蓄电池监控技术领域,系统主要包括数据采集单元、数据监测与测试单元、远程控制单元、SOH预测单元和RUL预测单元,其中数据监测与测试单元,用于对获取的蓄电池运行数据进行在线监测,通过一充放电控制电路并根据远程控制指令对蓄电池进行充放电控制,以至少实现蓄电池的核容测试;SOH预测单元和RUL预测单元分别基于PINN模型和Bi‑LSTM模型进行SOH和RUL预测。本发明可实现蓄电池远程充放电控制、远程核容,同时可实现对蓄电池进行监测和管理,保证运行安全。且通过SOH预测单元和RUL预测单元分别基于PINN模型和Bi‑LSTM模型实现对蓄电池的健康度和剩余寿命的预测。
技术关键词
寿命预测系统 远程控制指令 充放电控制电路 LSTM模型 充放电开关 远程控制单元 数据采集单元 常闭接触器 蓄电池监控技术 母线 时序特征 双向换流器 异常数据处理 时间序列信息 寿命预测方法 单体电池 远程监控平台 蓄电池组
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种风力发电机组塔筒疲劳寿命预测方法及系统
风力发电机组塔筒 疲劳寿命预测方法 风力发电机塔筒 风速 疲劳寿命预测系统
2
一种基于SABO-BiLSTM模型的水泥熟料中游离氧化钙含量软测量方法
游离氧化钙含量 BiLSTM模型 软测量方法 生料 数据
3
网络威胁检测方法及相关硬件
网络流量特征 网络威胁检测方法 序列 因子 节点
4
基于多模态数据和大语言模型的光伏电站故障诊断方法
光伏电站故障诊断 LSTM神经网络模型 多模态 大语言模型 光伏电站设备
5
一种锂离子电池荷电状态预测方法
训练集数据 误差 超参数 常春藤 长短期记忆神经网络
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号