摘要
本发明公开了一种电池热失控与安全阈值动态调整系统,包括:数据采集模块,用于采集电池状态参数、环境参数和车辆使用工况;数据预处理模块,用于对采集的数据进行预处理操作;初始安全阈值设定模块,用于结合大量采集的历史样本数据,利用统计规则计算电池热失控的初始风险阈值,作为初始部署阶段的判断标准;动态阈值调整模块,用于根据贝叶斯优化算法对初始风险阈值进行动态个性化调整;热失控预测模型模块,用于结合传统机器学习与深度学习模型,对未来的24小时电池风险等级以及未来1小时电池温度进行预测。还公开了一种电池热失控与安全阈值动态调整方法。本发明实现了高准确率、高召回率的预警机制。
技术关键词
电池热失控
电池状态参数
动态
深度学习模型
热失控预测
充放电功率
数据采集模块
GP模型
充放电次数
电压
高风险
机器学习模型
专家系统
温差
加速度
车辆
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实体
机器学习模型
防火墙
物联网信息技术
重传机制
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电池箱体
智能优化方法
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深度神经网络模型
网络流量数据
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分类器模型
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