摘要
本发明公开了电池荷电状态的估计方法、装置、电子设备和存储介质,涉及电池技术领域。该方法包括:确定电池的当前工作状态;在当前工作状态为充放交互状态的情况下,确定电池的上一放电深度和上一健康状态;基于当前工作状态和上一放电深度,计算电池的当前放电深度;计算上一健康状态和当前放电深度的差值,得到电池的初始荷电状态,并将上一健康状态确定为电池的当前健康状态;基于当前健康状态对初始荷电状态进行校正,得到电池的当前荷电状态。通过本发明实施例的技术方案能够实时确定电池的荷电状态,并有效提升其确定精度。
技术关键词
初始荷电状态
电池荷电状态
估计方法
充放电循环次数
计算机可执行指令
电压
状态估计模型
电流
电子设备
校正模块
处理器通信
幅值
存储器
参数
精度
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卷积神经网络模型
双卡尔曼滤波算法
构建卷积神经网络
电池荷电状态预测
数据
键值
共享语言模型
受保护
计算机可执行指令
分词
激励发生器
容器
硬件描述语言
计算机可执行指令
多线程