基于不完整充电过程局部能量特征的电池健康预测方法
公开
摘要
本发明涉及电池管理技术领域,公开了一种基于不完整充电过程局部能量特征的电池健康预测方法，包括以下步骤：采集电动车电池的充电数据，充电数据包含恒压充电数据和恒流充电数据，并分别提取恒压充电数据和恒流充电数据的老化特征；如果充电数据包含恒压充电数据且满足条件A，则将恒压充电数据的老化特征作为输入、将电池健康度作为输出、并利用机器学习算法建立模型一；如果充电数据仅包含恒流充电数据且满足条件B，或者充电数据包含恒压充电数据但不满足条件A，则将恒流充电数据的老化特征作为输入、将电池健康度作为输出、利用机器学习算法建立模型二；将电动车的充电数据输入到模型一或者二，得到健康状态预测值。
基本信息
专利标题 ：
基于不完整充电过程局部能量特征的电池健康预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114563713A
申请号 ：
CN202210240487.5
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈宗海熊鑫张星辰康旭汪玉洁
申请人 ：
中国科学技术大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市金寨路96号
代理机构 ：
合肥天明专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
谢中用
优先权 ：
CN202210240487.5
主分类号 ：
G01R31/367
IPC分类号 ：
G01R31/367 G01R31/378 G01R31/392
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01R
测量电变量；测量磁变量
G01R31/367
••其软件，例如 使用建模或查找表进行电池测试
法律状态
2022-05-31 ：
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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