- 专利标题: 基于充放电数据特征的锂电池健康状况预测方法及装置
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申请号: CN202111007674.0申请日: 2021-08-30
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公开(公告)号: CN113589189B公开(公告)日: 2022-09-13
- 发明人: 魏翼鹰 , 文宝毅 , 张勇 , 邹琳 , 张晖 , 袁鹏举 , 李志成 , 杨杰
- 申请人: 武汉理工大学
- 申请人地址: 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号
- 专利权人: 武汉理工大学
- 当前专利权人: 武汉理工大学
- 当前专利权人地址: 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号
- 代理机构: 武汉智嘉联合知识产权代理事务所
- 代理商 万青青
- 主分类号: G01R31/392
- IPC分类号: G01R31/392 ; G01R31/367
摘要:
本发明涉及基于充放电数据特征的锂电池健康状况预测方法及装置,其包括:建立初始长短期记忆网络模型;获取锂电池健康指标数据集;根据所述锂电池健康指标数据集对所述初始长短期记忆网络模型进行训练、验证和测试,得到目标长短期记忆网络模型;将锂电池健康指标数据输入至所述目标长短期记忆网络模型,对所述锂电池健康状况进行预测。本发明采集实时的锂电池数据,利用改进的遗传算法,对长短期记忆网络模型参数寻优,并引入了注意力机制与增量学习的方法,实现了对锂电池健康状况的在线预测,并且避免了调参的盲目性,提升了预测的准确性。
公开/授权文献
- CN113589189A 基于充放电数据特征的锂电池健康状况预测方法及装置 公开/授权日:2021-11-02