[发明专利]基于特征选择和时序注意力的锂电池健康状态估计方法在审
| 申请号： | 202310082075.8 | 申请日： | 2023-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN116068399A | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 戴科;周安如;王晓华;尹陆军;倪南冰 | 申请（专利权）人： | 天津华致能源科技有限公司;合肥工业大学 |
| 主分类号： | G01R31/36 | 分类号： | G01R31/36;G01R31/367;G01R31/385;G01R31/392;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 300461 天津市滨海新区天津自贸试验区（东疆综合保税区）澳洲路626*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征选择和时序注意力的锂电池健康状态估计方法，包括：1获取锂电池多次充放电循环中不同轮次的电池容量、电压、温度、电流的数据集；2对充放电相关的数据进行预处理，得到不同特征的健康因子数据；2对不同的健康因子数据进行pearson相关系数分析，获取相关度较高的健康因子数据；3构建卷积时序注意力网络模型M；4将相关的数据送入卷积时序注意力网络模型M进行模型训练，最终得到训练好的卷积时序注意力网络模型M′。本发明能有效提高锂电池健康状态预测的精准度，同时模型实现简单，训练数据易获取，具有实用性高，预测精度强等特点，适用于在线的锂电池健康状态预测和锂电池容量估计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 选择 时序 注意力 锂电池 健康 状态 估计 方法 | ||
【主权项】：
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