公开(公告)号：CN117743970A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311663628.5

申请日：2023-12-06

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陈杨明 ,  陈双凤 ,  邱燎 ,  陈伟雄 ,  谢冰

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/15 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及基于AI数据重构和整数优化的退役电池热失控预警方法，属于退役电池安全预警领域。本发明通过变分神经网络数据重构计算退役电池时序数据的重构误差以定义退役电池间差异程度，利用正常数据重构误差小，异常数据重构误差大的思想构建重构误差基础模型。然后提出基于整数优化的电化学退役电池热失控预警框架，以量化退役电池热失控概率，增强模型稳定性，进一步对集成模型进行优化，使得集成模型在更少的基础模型组合规模的前提下，达到更高的精度。本发明提高了退役电池热失控预警的精度和稳定性，优化了集成模型，降低了误报率，延长了电池寿命，推动了退役电池的再利用。