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公开(公告)号：CN116680589B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310559733.8
申请日：2023-05-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/2321 , G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明提出一种基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法。本发明所提出的基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法可以完成直流充电桩远程检定这项任务。在保证检定结果的可靠性和准确性的前提下，根据误差估计结果，对误差超过规定值的直流充电桩进行线下检定。这种方法缩小了线下检定的范围，减少了物理标准器的损耗和人力的成本，维护了消费者的权益，并且在一定程度上也有利于充电桩的推广。
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公开(公告)号：CN116859247B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202310924511.1
申请日：2023-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/36 , G01R31/378 , G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/3842 , G01R31/385 , G01R31/388 , G01R31/392 , G01R31/387
Abstract: 基于多源迁移学习的电动汽车锂电池SOH估算方法，它涉及一种电动汽车锂电池SOH估算方法。本发明为了解决现有估算方法难以满足工况下电动车SOH日常估算需求的问题。本发明的步骤包括步骤一、数据预处理及特征提取；步骤二、领域选择；步骤三、SOH估算模型训练；步骤四、构建基于多源对抗领域自适应网络的估算网络。本发明属于电池健康状态及迁移学习技术领域。
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公开(公告)号：CN116859247A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310924511.1
申请日：2023-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/36 , G01R31/378 , G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/3842 , G01R31/385 , G01R31/388 , G01R31/392 , G01R31/387
Abstract: 基于多源迁移学习的电动汽车锂电池SOH估算方法，它涉及一种电动汽车锂电池SOH估算方法。本发明为了解决现有估算方法难以满足工况下电动车SOH日常估算需求的问题。本发明的步骤包括步骤一、数据预处理及特征提取；步骤二、领域选择；步骤三、SOH估算模型训练；步骤四、构建基于多源对抗领域自适应网络的估算网络。本发明属于电池健康状态及迁移学习技术领域。
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公开(公告)号：CN116680589A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310559733.8
申请日：2023-05-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/2321 , G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明提出一种基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法。本发明所提出的基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法可以完成直流充电桩远程检定这项任务。在保证检定结果的可靠性和准确性的前提下，根据误差估计结果，对误差超过规定值的直流充电桩进行线下检定。这种方法缩小了线下检定的范围，减少了物理标准器的损耗和人力的成本，维护了消费者的权益，并且在一定程度上也有利于充电桩的推广。
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