[发明专利]基于双塔深度学习网络的电池容量预估模型及方法有效
| 申请号： | 202111295278.2 | 申请日： | 2021-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN113721151B | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 肖劼;胡雄毅;余为才 | 申请（专利权）人： | 杭州宇谷科技有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367 |
| 代理公司： | 合肥初航知识产权代理事务所(普通合伙) 34171 | 代理人： | 谢永 |
| 地址： | 311113 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及电池容量预测技术领域，具体地说，涉及一种基于双塔深度学习网络的电池容量预估模型及方法。该电池容量预估模型包括：第一输入层，其用于输入恒流充电特征序列；第一全连接网络，其用于对恒流充电特征序列进行处理并生成第一输出；第二输入层，其用于输入随机放电特征序列；第二全连接网络，其用于对随机放电特征序列进行处理并生成第二输出；以及输出层，其用于对第一输出和第二输出进行合并后，生成预估电池容量。该方法基于上述模型实现。本发明具备更高的电池容量估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 电池容量 预估 模型 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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