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上能电气申请锂电池SOH检测专利,神经网络模型输出的预测的容量退化值会更加准确

放大字体  缩小字体 发布日期:2024-01-31   来源:风电叶片   作者:风电滑环   浏览次数:65
核心提示:金融界2023年12月16日消息,据国家知识产权局公告,上能电气股份有限公司申请一项名为“锂电池SOH的检测方法、装置、电子设备及存储介质“,公开号CN117233638A,申请日期为2023年9月。专利摘要显示,本发明提出一种锂电池SOH的检测方法、装置、电子设备及存储介质,属于储能技术领域。该检测方法包括:在对目标锂电池充电循环的过程中,采集N种充电参数对应的N个充电数据序列,N为大于或等于3的整数;采用灰色关联度分析法对N个充电数据序列进行处理,获得N个充电健康特征;将N个充电健康特征输入预先训练的

   

金融界2023年12月16日消息,据国家知识产权局公告,上能电气股份有限公司申请一项名为“锂电池SOH的检测方法、装置、电子设备及存储介质“,公开号CN117233638A,申请日期为2023年9月。
专利摘要显示,本发明提出一种锂电池SOH的检测方法、装置、电子设备及存储介质,属于储能技术领域。
该检测方法包括:在对目标锂电池充电循环的过程中,采集N种充电参数对应的N个充电数据序列,N为大于或等于3的整数;采用灰色关联度分析法对N个充电数据序列进行处理,获得N个充电健康特征;将N个充电健康特征输入预先训练的神经网络模型,得到预测的容量退化值;根据容量退化值确定锂电池SOH。
预先训练的神经网络模型的输入参数采用了经灰色关联度分析法获得的N种充电参数的充电健康特征,使与SOH更加相关的健康特征具有更高的权值,相当于对输入神经网络模型预先进行了加权,神经网络模型输出的预测的容量退化值会更加准确。
本文源自金融界

 
关键词: 风电网 风力发电
 
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