[发明专利]一种基于大数据机器学习的电池健康度预测方法在审
| 申请号： | 202010021179.4 | 申请日： | 2020-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN111157908A | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | 项宝庆;朱诗严;鞠强 | 申请（专利权）人： | 青岛特来电云科技有限公司;青岛特来电新能源科技有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/392 | 分类号： | G01R31/392;G01R31/367;G01R31/382;G01R31/387 |
| 代理公司： | 青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙) 37247 | 代理人： | 刘娜 |
| 地址： | 266000 山东省青*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据机器学习的电池健康度预测方法，包括如下步骤：收集某一车型下多个车辆的充电过程明细数据；对收集到的充电过程数据进行处理；对该车型的充电过程数据进行数学建模，建立以预估电池容量为因变量、以累计SOC差值为自变量的数学模型；分析该车型的电池SOH衰减规律，得到SOH衰减曲线，并计算出该车型电池容量衰减至80％时的循环次数；基于得到的SOH衰减曲线，结合步骤二中每辆车的充电过程数据，计算每辆车电池容量衰减至80％时的时间；将该车型和具体每辆车的SOH衰减规律计算结果，在可视化界面中呈现。本发明公开的方法可以提前预知每辆车电池容量衰减至80％时的具体时间，为车辆的维护保养提供了可靠的依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 机器 学习 电池 健康 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于青岛特来电云科技有限公司;青岛特来电新能源科技有限公司，未经青岛特来电云科技有限公司;青岛特来电新能源科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010021179.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：晶体硅太阳能电池片背电场结构
- 下一篇：一种土木工程钢筋变形测量装置
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法、数据系统、接收设备和数据读取方法
- 数据记录方法、数据记录装置、数据记录媒体、数据重播方法和数据重播装置
- 数据发送方法、数据发送系统、数据发送装置以及数据结构
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法及数据系统
- 数据嵌入装置、数据嵌入方法、数据提取装置及数据提取方法
- 数据管理装置、数据编辑装置、数据阅览装置、数据管理方法、数据编辑方法以及数据阅览方法
- 数据发送和数据接收设备、数据发送和数据接收方法
- 数据发送装置、数据接收装置、数据收发系统、数据发送方法、数据接收方法和数据收发方法
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置
