[发明专利]一种基于云端终身学习的动力电池热失控风险评估方法在审
| 申请号： | 202210405653.2 | 申请日： | 2022-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN114781256A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 杨世春;林家源;张正杰;曹瑞;程晗超;刘新华;李兴虎 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06F17/16;G06F111/08;G06F119/02;G06F119/08 |
| 代理公司： | 北京天汇航智知识产权代理事务所(普通合伙) 11987 | 代理人： | 黄川 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于云端终身学习的动力电池热失控风险评估方法，包括如下步骤：云端数据清洗：整车T‑box将BMS采集的动力电池各性能参数数据实时上传至云端，并对上述数据进行清洗，然后形成单车数据集；计算动态特征元素导致热失控概率以及基于多因素动态可靠度函数的热失控概率：通过提取单车数据集中的与热失控相关的动态特征元素以及相关因素的可靠度函数，基于动态特征元素以及可靠度函数计算其导致热失控的概率；最后，通过多源数据融合方法，将所有热失控概率进行数据融合，最终计算得到动力电池综合热失控风险评估和综合热失控概率。本方法通过对动力电池全生命周期热失控概率计算参数的动态调整，提升了预测的准确性以及实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 云端 终身 学习 动力电池 失控 风险 评估 方法 | ||
【主权项】：
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