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公开(公告)号：CN118050640A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311639816.4
申请日：2023-11-30
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明提供一种基于面积特征与数据驱动的锂电池RUL预测方法及系统，包括：获取在设定倍率下充电的电压数据及温度数据，计算温度和电压变化的比值得到DTV曲线，采用去噪平滑方法对DTV曲线进行预处理；在平滑的DTV曲线中选取三个特征点，包括两个波峰值点和一个波谷点，计算三个点所连接的三角形的面积S；建立基于点积注意力的BILSTM模型，利用面积S作为输入，得到电池的最大剩余容量预测值；利用得到的最大剩余容量预测值计算得到电池的RUL值。本发明引入区域三角面积的概念，并提取区域面积S作为健康因子，建立电池退化过程中的微相变与宏观信号之间的联系，引入点积注意力，增强模型的对强关联性特征的捕捉能力，提高预测精度和泛化性。
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公开(公告)号：CN119001474B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411494389.X
申请日：2024-10-24
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种锂电池寿命预测方法、装置及电子设备，其中，该锂电池寿命预测方法包括：采集目标电池在进行充放电过程后的电池数据；解析所述目标电池的电池数据，得到所述目标电池的充放电数据集；调用预训练后的预测模型，根据所述目标电池的充放电数据集预测所述目标电池的电池寿命，得到预测结果；所述预测模型包括输入层、LSTM层、Dropout层、全连接层和输出层；所述预测模型的LSTM层包括遗忘门、输入门、细胞状态更新模块和输出门。通过本发明，能够提高对电池寿命预测的成功率和准确率，并且能够适用于不同的应用场景和电池类型，解决了现有的相关技术中存在的电池寿命预测准确性较低的问题。
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公开(公告)号：CN118050640B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202311639816.4
申请日：2023-11-30
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明提供一种基于面积特征与数据驱动的锂电池RUL预测方法及系统，包括：获取在设定倍率下充电的电压数据及温度数据，计算温度和电压变化的比值得到DTV曲线，采用去噪平滑方法对DTV曲线进行预处理；在平滑的DTV曲线中选取三个特征点，包括两个波峰值点和一个波谷点，计算三个点所连接的三角形的面积S；建立基于点积注意力的BILSTM模型，利用面积S作为输入，得到电池的最大剩余容量预测值；利用得到的最大剩余容量预测值计算得到电池的RUL值。本发明引入区域三角面积的概念，并提取区域面积S作为健康因子，建立电池退化过程中的微相变与宏观信号之间的联系，引入点积注意力，增强模型的对强关联性特征的捕捉能力，提高预测精度和泛化性。
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公开(公告)号：CN119001474A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411494389.X
申请日：2024-10-24
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种锂电池寿命预测方法、装置及电子设备，其中，该锂电池寿命预测方法包括：采集目标电池在进行充放电过程后的电池数据；解析所述目标电池的电池数据，得到所述目标电池的充放电数据集；调用预训练后的预测模型，根据所述目标电池的充放电数据集预测所述目标电池的电池寿命，得到预测结果；所述预测模型包括输入层、LSTM层、Dropout层、全连接层和输出层；所述预测模型的LSTM层包括遗忘门、输入门、细胞状态更新模块和输出门。通过本发明，能够提高对电池寿命预测的成功率和准确率，并且能够适用于不同的应用场景和电池类型，解决了现有的相关技术中存在的电池寿命预测准确性较低的问题。
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