本發(fā)明提供一種
鋰電池剩余循環(huán)壽命預測模型的構(gòu)建方法及裝置,其中,該方法包括:獲取N個樣本電池的特征數(shù)據(jù),特征數(shù)據(jù)包括:m個充電特征元素、n個放電特征元素和樣本電池電容,其中,N為大于1的整數(shù),m、n為大于0的整數(shù),采用自編碼模型對N個樣本電池的特征數(shù)據(jù)進行特征融合處理,得到融合后的特征數(shù)據(jù),其中,融合后的特征數(shù)據(jù)包括有L個特征元素,L為大于0的整數(shù),且L小于m+n+1,采用N個樣本電池融合后的特征數(shù)據(jù)對深度神經(jīng)網(wǎng)絡DNN模型進行訓練,獲取鋰電池剩余循環(huán)壽命預測模型。實現(xiàn)了能夠構(gòu)建精確度更高的鋰電池剩余循環(huán)壽命預測模型,從而使預測鋰電池剩余循環(huán)壽命時能夠更加簡單、方便,得到預測結(jié)果精確度更高。
聲明:
“鋰電池剩余循環(huán)壽命預測模型的構(gòu)建方法及裝置” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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