公开(公告)号：CN115526368A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202110711103.9

申请日：2021-06-25

Applicant: 比亚迪股份有限公司

Inventor： 邓林旺 ,  冯天宇 ,  张鹏青 ,  李晓倩

IPC: G06Q10/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及电池管理技术领域，其实施方式提供了动力电池容量预测方法、装置及设备。其中动力电池容量预测方法包括：获取动力电池的样本数据；通过聚类算法将所述样本数据分为若干类别，其中每个类别具有对应的老化模型和特征标识；所述老化模型通过以下步骤得到：确定老化模型中的拟合关系；通过所述老化模型对应类型的样本数据确定所述拟合关系中的参数；获取待测动力电池的电池状态参数；从多个老化模型中确定所述电池状态参数采用的老化模型；将所述电池状态参数输入采用的老化模型，得到对应的电池容量。本发明提供的实施方式采用了聚类算法对电池的不同老化情形进行了分类，提升了动力电池预测的准确性。

公开(公告)号：CN119337193A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202310905195.3

申请日：2023-07-21

Applicant: 比亚迪股份有限公司

Inventor： 冯天宇 ,  张鹏青 ,  邓林旺

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/15

Abstract: 本发明公开了一种预警方法、装置、网络设备、电能设备及介质。通过基于预设子组件样本的样本生产数据与样本运行故障数据进行相关性分析，得到生产故障相关性数据；若生产故障相关性数据大于预定阈值，根据样本运行故障数据对应的样本生产数据确定预警指标的方式创建。然后，获取子组件在生产过程中的历史生产数据特征，若子组件的历史生产数据特征与预警指标匹配，发出预警提示信息，从而在未表现出相关异常的设备子组件中提前发现设备潜在故障风险并发出预警提示信息。

公开(公告)号：CN117273184A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202210678469.5

申请日：2022-06-14

Applicant: 比亚迪股份有限公司

Inventor： 冯天宇 ,  张鹏青 ,  邓林旺

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请公开了一种电池工艺参数的预测方法、装置、电子设备和存储介质，属于数据处理技术领域。所述方法包括：获取所述电池工艺流程的分类样本数据，所述分类样本数据包括电池工艺参数的实测值；根据所述分类样本数据，得到基于每一分类样本数据的分立模型以及基于所有分类样本数据的综合模型；根据所述电池目标参数的实测值、所述分立模型的预测值和所述综合模型的预测值，得到目标模型，所述目标模型为所述综合模型或所述分立模型；根据所述目标模型对待检测电池的工艺参数进行预测。

公开(公告)号：CN115526368B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202110711103.9

申请日：2021-06-25

Applicant: 比亚迪股份有限公司

Inventor： 邓林旺 ,  冯天宇 ,  张鹏青 ,  李晓倩

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/232 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明涉及电池管理技术领域，其实施方式提供了动力电池容量预测方法、装置及设备。其中动力电池容量预测方法包括：获取动力电池的样本数据；通过聚类算法将所述样本数据分为若干类别，其中每个类别具有对应的老化模型和特征标识；所述老化模型通过以下步骤得到：确定老化模型中的拟合关系；通过所述老化模型对应类型的样本数据确定所述拟合关系中的参数；获取待测动力电池的电池状态参数；从多个老化模型中确定所述电池状态参数采用的老化模型；将所述电池状态参数输入采用的老化模型，得到对应的电池容量。本发明提供的实施方式采用了聚类算法对电池的不同老化情形进行了分类，提升了动力电池预测的准确性。

公开(公告)号：CN117196082A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202210590141.8

申请日：2022-05-27

Applicant: 比亚迪股份有限公司

Inventor： 张鹏青 ,  冯天宇 ,  邓林旺

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06F17/18 ,  G06F17/15 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提出一种电池产线的产能预测方法及装置和存储介质，方法包括：根据电池产线中所有的电池生产设备建立产能预测模型；确定待预测时间段内所述电池产线中每个电池生产设备对应的故障时长分布；根据所述故障时长分布和产能预测模型确定所述电池产线在所述待预测时间段内的产能。本发明中的产能预测产能模型可以覆盖电池产线的每个电池生产设备，并根据待预测时间段内每个电池生产设备对应的故障时长分布和产能预测模型确定电池产线在待预测时间段内的产能，从而，提高对电池产线产能预测的准确性，利于后续对电池产线产能的合理规划，以实现产能最大化。

公开(公告)号：CN115881882A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202111135190.4

申请日：2021-09-27

Applicant: 比亚迪股份有限公司

Inventor： 冯天宇 ,  张鹏青 ,  邓林旺 ,  李晓倩

IPC: H01M4/04 ,  G06F30/27 ,  G06N20/20

Abstract: 本申请实施例提供了一种电极涂布面密度的控制方法和相关产品，该方法通过获取第一面密度和第一参数集合，所述第一面密度为用户期望的涂布的面密度，所述第一参数集合包括与涂布面密度的相关度大于第一阈值的参数；并基于所述第一面密度、所述第一参数集合以及目标模型，得到目标泵转数，进而对涂布的密度进行准确的调节，能极大的提高电池的充放电性能。