一种基于新型长短时记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测方法
实质审查的生效
摘要

本发明公开了一种基于新型长短时记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测方法,该方法包括以下步骤:S1、测量锂电池随着充放电周期的放电容量数据序列;S2、基于锂电池放电容量数据序列,应用新型长短时记忆网络建立锂电池剩余使用寿命预测模型,在输入层与隐含层间添加映射层;S3、基于建立的锂电池剩余使用寿命预测模型,预测锂电池未来充放电周期的最大可用容量序列;S4、基于锂电池未来充放电周期的最大可用容量序列,结合锂电池失效阈值,计算锂电池的剩余寿命。本发明采用了新的模型结构,首次将映射层加入传统长短时记忆网络输入层与隐含层之间,具有操作简单误差小、预测精度高的优点。

基本信息
专利标题 :
一种基于新型长短时记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114491952A
申请号 :
CN202111610993.0
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2021-12-27
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
何怡刚张朝龙
申请人 :
宁波力斗智能技术有限公司
申请人地址 :
浙江省宁波市海曙区石碶街道横涨村
代理机构 :
湖北武汉永嘉专利代理有限公司
代理人 :
刘琰
优先权 :
CN202111610993.0
主分类号 :
G06F30/20
IPC分类号 :
G06F30/20  G06N3/04  G06N3/08  G06F119/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/20
设计优化、验证或模拟
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/20
申请日 : 20211227
2022-05-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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