一种电动汽车电池健康状态预测方法及装置2024.pdf专利下载
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2024-11-02 12:31:48 发布于四川 0
申请专利号：CN202411313288.8 公开（公告）日：2024-12-17 公开（公告）号：CN118884244A 申请人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司摘要：本申请提供一种电动汽车电池健康状态预测方法及装置，该方法包括：构建基于多尺度卷积神经网络的原始模型；其中，原始模型至少包括多尺度池化层、通道注意力层、通道合并层、多尺度卷积层和输出层；通过训练数据和模型训练配置数据对原始模型进行训练，得到电池容量预测模型；将获取到的传感器采样数据输入至电池容量预测模型进行电池健康状态评估得到相应结果。该方法及装置不需要完整的充放电循环数据就能够准确预测电池健康状态，避免了因缺失完整充放电数据而造成的训练和预测困难，提升了适用性和准确性，从而更好地适应新能源汽车实际使用中的各种充电习惯和环境条件。
专利内容
本申请提供一种电动汽车电池健康状态预测方法及装置，该方法包括：构建基于多尺度卷积神经网络的原始模型；其中，原始模型至少包括多尺度池化层、通道注意力层、通道合并层、多尺度卷积层和输出层；通过训练数据和模型训练配置数据对原始模型进行训练，得到电池容量预测模型；将获取到的传感器采样数据输入至电池容量预测模型进行电池健康状态评估得到相应结果。该方法及装置不需要完整的充放电循环数据就能够准确预测电池健康状态，避免了因缺失完整充放电数据而造成的训练和预测困难，提升了适用性和准确性，从而更好地适应新能源汽车实际使用中的各种充电习惯和环境条件。G01R31/367(2019.01);G01R31/392(2019.01);G06N3/0464(2023.01);G06N3/084(2023.01);G06N3/0985(2023.01);G06N5/04(2023.01);G06F18/213(2023.01)
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