摘要
本发明公开了一种电池容量衰减预测方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取待检测电池的运行参数信息及当前工况信息;根据运行参数信息进行特征提取,确定电池特征参数集;根据当前工况信息、预训练状态评估模型集及电池特征参数集,确定待检测电池的健康状态评估值;根据健康状态评估值、电池特征参数集及预训练时间卷积网络模型,确定容量衰减预测值。通过首先确定待检测电池当前的工况所对应的预训练状态评估模型,结合电池特征参数集确定健康状态评估值,再结合预训练时间卷积网络模型确定容量衰减预测值。降低了工况波动对预测的影响,提高了预测精度、鲁棒性及长期适应性,为后续延长电池寿命及降低运维成本奠定基础。
技术关键词
时间卷积网络
极限学习机
衰减预测方法
工况
长短期记忆网络
随机森林模型
矩阵
序列
搜索优化算法
鲸鱼优化算法
预测误差
延长电池寿命
动态
处理器
可读存储介质
受限
计算机
场景