一种基于贝叶斯优化CNN
发明
2024-12-11 11:56:18 发布于四川 2
申请专利号：CN202411102164.5 公开（公告）日：2024-12-10 公开（公告）号：CN119104900A 申请人：重庆理工大学摘要：本发明涉及锂离子电池健康状态估算技术领域，且公开了一种基于贝叶斯优化CNN‑Transformer的锂离子电池健康状态估算方法获取锂离子电池老化数据：电池充放电电压、电流、时间和容量数据，联合CNN和Transformer模型搭建CNN‑Transformer混合模型，并进行超参数优化，对CNN‑Transformer混合模型训练，输入等间隔电压充电时间量，输出电池健康状态。该方法通过分析电池充电电压曲线，将曲线进行区间划分，提取部分电压充电时间作为健康特征，利用CNN‑Transformer对SOH进行估算，并利用贝叶斯优化方法搜索最优CNN‑Transformer算法超参数，从而在更少的评估次数下高效探索超参数空间，相较于传统超参数优化方法能更智能的选择超参数，更快找到全局最优解。
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专利内容
本发明涉及锂离子电池健康状态估算技术领域，且公开了一种基于贝叶斯优化CNN‑Transformer的锂离子电池健康状态估算方法获取锂离子电池老化数据：电池充放电电压、电流、时间和容量数据，联合CNN和Transformer模型搭建CNN‑Transformer混合模型，并进行超参数优化，对CNN‑Transformer混合模型训练，输入等间隔电压充电时间量，输出电池健康状态。该方法通过分析电池充电电压曲线，将曲线进行区间划分，提取部分电压充电时间作为健康特征，利用CNN‑Transformer对SOH进行估算，并利用贝叶斯优化方法搜索最优CNN‑Transformer算法超参数，从而在更少的评估次数下高效探索超参数空间，相较于传统超参数优化方法能更智能的选择超参数，更快找到全局最优解。G01R31/367(2019.01);G01R31/392(2019.01);G01R31/396(2019.01);G01R31/378(2019.01);G01R31/388(2019.01);G06F18/10(2023.01);G06N3/0455(2023.01);G06N3/0464(2023.01);G06N3/0985(2023.01);G06N7/01(2023.01);G06F18/213(2023.01)
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