摘要
退役动力电池的老化模型和老化状态预测方法及系统,获取电池簇的老化特征参量序列;老化特征参量序列划分为多段;在老化特征参量序列的各段内,采用不同类型的衰减函数进行拟合,以各类衰减函数对各段的隶属概率与各类衰减函数的加权和,作为各段的融合拟合函数;各段融合拟合函数拼接后得到退役动力电池的老化模型;对各段的融合拟合函数进行聚类,得到各段内各聚类的典型融合函数;建立老化状态预测模型,包括基于Transformer网络的输入层、基于注意力机制的物理约束层、复合损失计算层、以及反馈层;老化状态预测模型输出的老化特征参量融合序列为目标电池簇的老化状态预测结果;基于有限参数实现电池老化状态精准建模与动态预测。
技术关键词
老化特征
退役动力电池
状态预测方法
老化模型
序列
内阻
典型
参数
误差
注意力机制
计算方法
滑动窗口
电池老化状态
物理
状态预测系统
模式匹配
元素
电池簇
聚类