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公开(公告)号:CN114418465B
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202210315893.3
申请日:2022-03-29
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种数据驱动的动力电池使用行为量化评估方法,该技术方案包含基于SOC(State Of Charge,SOC)健康区间和电流健康区间的隶属度函数构建、使用行为评估矩阵构建、等效充(放)电矩阵计算和基于评估矩阵和等效充(放)电矩阵的评分计算。在云端大数据平台对每个充放电循环量化评估可以为动力电池故障诊断提供有效支撑,助力动力电池使用安全。本发明的有益效果是:(1)基于云端历史数据评估动力电池每个充(放)电周期使用行为,对数据质量要求低、鲁棒性强;(2)面对不同型号电池,隶属度函数可根据自定义健康区间灵活调整,可移植性强。
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公开(公告)号:CN114418465A
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202210315893.3
申请日:2022-03-29
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种数据驱动的动力电池使用行为量化评估方法,该技术方案包含基于SOC(State Of Charge,SOC)健康区间和电流健康区间的隶属度函数构建、使用行为评估矩阵构建、等效充(放)电矩阵计算和基于评估矩阵和等效充(放)电矩阵的评分计算。在云端大数据平台对每个充放电循环量化评估可以为动力电池故障诊断提供有效支撑,助力动力电池使用安全。本发明的有益效果是:(1)基于云端历史数据评估动力电池每个充(放)电周期使用行为,对数据质量要求低、鲁棒性强;(2)面对不同型号电池,隶属度函数可根据自定义健康区间灵活调整,可移植性强。
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