[发明专利]基于电化学参数的电池分析方法和系统有效

专利信息
申请号: 202010314133.1 申请日: 2020-04-20
公开(公告)号: CN111624494B 公开(公告)日: 2021-08-06
发明(设计)人: 杨世春;刘新华;张正杰;高心磊;郭斌 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G01R31/367 分类号: G01R31/367;G01R31/371;G01R31/3842;G01R31/389;G01R31/392
代理公司: 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129 代理人: 高丽萍
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及一种基于电化学参数的电池分析方法和系统。该方法通过将采集到的电池宏观参数与通过曲线拟合算法进一步计算得到的基于电化学的微观参数相互耦合,从而使输入到训练过的机器学习模型中的特征参数包含更多有效信息,并经过边缘计算以及云计算进行两级数据清洗,从根本上提高机器学习模型的预测精度,经过电池大数据的分析,可以根据对实时数据的离群检测,实现故障预警与失控报警,通过海量历史数据的训练可以得到较为精确的预测模型,实现对电池状态的精确估计。
搜索关键词: 基于 电化学 参数 电池 分析 方法 系统
【主权项】:
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