基于ELM模型的单体电池剩余寿命在线循环预测方法 |
| 申请号/专利号： |
CN202411774776.9 |
申 请 日： |
2024.12.05 |
| 名 称： |
基于ELM模型的单体电池剩余寿命在线循环预测方法 |
| 公开(公告)号： |
CN119312094A |
公开(公告)日： |
2025.01.14 |
| 主分类号： |
G06N3/08 |
分案原申请号： |
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| 分 类 号： |
G06N3/08;G06F18/214;G06Q50/06;G06N3/0499;G01R31/387;G06F16/23;G01R31/396;G01R31/385;G06F16/27;G06F16/25;G01R31/367;G01R31/36;G01R31/392 |
| 颁 证 日： |
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优 先 权： |
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| 申请(专利权)人： |
*相关专利 |
| 地 址： |
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| 发明(设计)人： |
刘爱华; 徐其科; 梅灿军; 王荣强 *相关专利 |
国际申请： |
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| 国际公布： |
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进入国家日期： |
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| 专利代理机构： |
杭州科启星知识产权代理事务所(特殊普通合 |
代 理 人： |
张文骏 |
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想以后再联系，请 |
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| 专利描述： |
| 本发明涉及电池健康管理领域，具体为基于ELM模型的单体电池剩余寿命在线循环预测方法，从数据库提取电池循环数据，对电池循环数据划分数据集；构建ELM模型，基于数据集，训练ELM模型，得到单体电池的健康度预测值；基于单体电池的健康度预测值和ELM模型，进行循环迭代预测，得到单体电池的剩余寿命预测值；基于循环迭代预测生成的健康度预测值，对数据库进行数据更新；基于完成数据更新的数据库，重复上述过程，更新单体电池的剩余寿命预测值。本发明能够批量对大数据量的单体电池进行快速预测且保证预测精度，支持大数据量的读写存储和模型闭环在线预测。 |
| 标签：科工电子 电池 |
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