公开(公告)号：CN114779081A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210239040.6

申请日：2022-03-11

Applicant: 北京新能源汽车股份有限公司

Inventor： 梁海强 ,  沈帅 ,  唐磊 ,  张骞慧 ,  熊瑞 ,  王晨旭

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明公开了一种车辆电池寿命的互学习预测方法、装置及存储介质，其中方法包括：确定经验模型，并获取车辆自身电池的历史数据轨迹，以及与车辆自身电池相适配的其他车辆电池的历史数据轨迹；采用经验模型对车辆自身和其他车辆电池的历史数据轨迹进行互学习；基于大数据估计电池容量状态，获得第一估计结果，并根据第一估计结果对经验模型的参数进行修正；确定机理模型，并根据机理模型和大数据估计电池容量状态，获得第二估计结果；采用修正后的经验模型对电池寿命进行预测，并根据第二估计结果对修正后的经验模型参数再次进行修正，最终获得电池寿命预测结果。由此，可以构建更加精确的电池寿命预测模型，提高了电池寿命预测精度。

公开(公告)号：CN114330149B

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210238679.2

申请日：2022-03-11

Applicant: 北京新能源汽车股份有限公司

Inventor： 梁海强 ,  沈帅 ,  唐磊 ,  张骞慧 ,  熊瑞 ,  王晨旭

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了一种电池寿命预测方法、装置、云端服务器及存储介质，其中方法包括：确定经验模型，并采用经验模型学习电池历史数据轨迹；基于电池历史数据估计电池容量状态，获得第一估计结果，并在学习电池历史数据轨迹的过程中，根据第一估计结果对经验模型的参数进行修正；确定机理模型，并根据机理模型估计电池容量状态，获得第二估计结果；采用修正后的经验模型对电池寿命进行预测，并在预测过程中，根据第二估计结果对修正后的经验模型参数再次进行修正，最终获得电池寿命预测结果。由此，基于电池历史数据以及确定的机理模型，先后对确定的经验模型参数进行两次修正，从而可以构建更加精确的电池寿命预测模型，提高了电池寿命预测精度。

公开(公告)号：CN114330149A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202210238679.2

申请日：2022-03-11

Applicant: 北京新能源汽车股份有限公司

Inventor： 梁海强 ,  沈帅 ,  唐磊 ,  张骞慧 ,  熊瑞 ,  王晨旭

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了一种电池寿命预测方法、装置、云端服务器及存储介质，其中方法包括：确定经验模型，并采用经验模型学习电池历史数据轨迹；基于电池历史数据估计电池容量状态，获得第一估计结果，并在学习电池历史数据轨迹的过程中，根据第一估计结果对经验模型的参数进行修正；确定机理模型，并根据机理模型估计电池容量状态，获得第二估计结果；采用修正后的经验模型对电池寿命进行预测，并在预测过程中，根据第二估计结果对修正后的经验模型参数再次进行修正，最终获得电池寿命预测结果。由此，基于电池历史数据以及确定的机理模型，先后对确定的经验模型参数进行两次修正，从而可以构建更加精确的电池寿命预测模型，提高了电池寿命预测精度。