公开(公告)号：CN111707957B

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202010328486.7

申请日：2020-04-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杨正球 ,  彭伟 ,  刘辰 ,  修佳鹏 ,  常剑多 ,  王安生

IPC: G01R31/396 ,  G01R31/392 ,  G01R31/385 ,  G01R31/367 ,  G01R31/12 ,  G01M3/02 ,  H01M10/42

Abstract: 本发明提供一种电动汽车电池残值估算方法及装置，所述方法基于电池的基础数据产生能够表现待评估电池组各方面性能的残值特征指标，利用残值特征指标从多个方面对电池残值做出综合性评价，采用加权求积的方式，能够放大每一个残值特征指标对电池残值的影响，以获得准确性更高的，更接近真实值的评价结果。进一步地，基于样本训练集通过计算机学习的方式训练得到各残值特征指标的权重系数，使电池残值的评估效果更贴近真实值，相比于通过理论分析法或专家评定法确定的权重系数，能够极大减小人为主观因素的影响。

公开(公告)号：CN111707957A

公开(公告)日：2020-09-25

申请号：CN202010328486.7

申请日：2020-04-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杨正球 ,  彭伟 ,  刘辰 ,  修佳鹏 ,  常剑多 ,  王安生

IPC: G01R31/396 ,  G01R31/392 ,  G01R31/385 ,  G01R31/367 ,  G01R31/12 ,  G01M3/02 ,  H01M10/42

Abstract: 本发明提供一种电动汽车电池残值估算方法及装置，所述方法基于电池的基础数据产生能够表现待评估电池组各方面性能的残值特征指标，利用残值特征指标从多个方面对电池残值做出综合性评价，采用加权求积的方式，能够放大每一个残值特征指标对电池残值的影响，以获得准确性更高的，更接近真实值的评价结果。进一步地，基于样本训练集通过计算机学习的方式训练得到各残值特征指标的权重系数，使电池残值的评估效果更贴近真实值，相比于通过理论分析法或专家评定法确定的权重系数，能够极大减小人为主观因素的影响。