摘要
本申请涉及一种电池健康状态监测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取目标电池的当前运行数据;根据当前运行数据,确定目标电池在至少一个目标维度上的目标特征;基于训练好的使用时长预测模型,根据目标电池在至少一个目标维度上的目标特征,确定目标电池在至少一个时间步下的预测容量值;使用时长预测模型是基于长短期记忆网络训练得到的;根据目标电池在至少一个时间步下的预测容量值,确定目标电池的健康状态。采用本方法能够通过使用时长预测模型更加准确的确定得到电池健康状态。
技术关键词
基准特征
斯皮尔曼相关系数
长短期记忆网络
电池健康状态监测
特征提取模型
计算机设备
数据
容迟网络
指标
计算机程序产品
处理器
异常状态
速率
可读存储介质
模块
存储器
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大容量动态无功补偿
动态无功补偿装置
智能模型
数值
参数
资源管理调度方法
调度器
资源分配算法
调度系统
时间序列预测模型
分布式光伏电站
地理空间信息
预测特征
像素矩阵
卫星云图
稳定控制方法
扩展卡尔曼滤波器
轻量级卷积神经网络
相位误差
长短期记忆网络