摘要
本发明涉及电池寿命预测技术领域,具体涉及一种用于锂电池剩余使用寿命预测的方法及装置。本申请的方案在获取锂电池多种关键参数后,通过权重调整算法,依据参数历史变化及与寿命的相关性,动态调整权重,让预测更精准,避免片面性。构建融合时空与电池状态特征的矩阵,整合多维度信息,为预测提供全面数据基础,提升准确性和可靠性。根据地理和环境参数,匹配环境预设模型或通用模型,既满足特定区域预测,也能应对一般情况,增强方法适用性。环境预设模型基于历史数据预训练且能在线更新,实时跟踪环境对电池寿命的影响,提供及时准确的预测,助力锂电池维护与更换决策。
技术关键词
地理位置参数
电池剩余使用寿命
锂电池剩余容量
健康状态参数
充放电循环次数
电池内部温度
增量更新
气候
电池寿命预测技术
机器学习模型
特征提取模块
时空融合特征
模式识别模型
矩阵
预测误差
系统为您推荐了相关专利信息
支持向量回归模型
电池剩余使用寿命
粒子群优化算法
周期
度量
汽车动力电池包
高压继电器
系统总成
电池管理系统
车辆控制单元
能量存储单元
电能存储元件
串联电阻器
估计风力涡轮机
电源端子
时序预测模型
剩余使用寿命预测
储能电池
数据
电池剩余使用寿命
动态分配系统
能耗监控
分布式模型预测控制
分层遗传算法
能源