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申请/专利权人:清华大学
摘要:本公开实施例涉及大数据领域,公开了一种锂离子电池SOH估计方法、系统、设备及存储介质,所述方法包括:获取锂离子电池的EIS测量数据;建立基于生物可信的深度脉冲时空注意力框架的锂离子电池SOH估计模型;训练和优化锂离子电池SOH估计模型;将所述锂离子电池的EIS测量数据输入至训练和优化后的锂离子电池SOH估计模型,输出锂离子电池的SOH估测结果。本公开的示例性实施例提出一种基于生物可信的深度脉冲时空注意力框架的锂离子电池SOH估计方法,应用电化学阻抗谱EIS数据,可以准确的对锂离子SOH进行预测,保证电池安全、健康运行。
主权项:1.一种锂离子电池SOH估计方法,其特征在于,包括:获取锂离子电池的EIS测量数据;建立基于生物可信的深度脉冲时空注意力框架的锂离子电池SOH估计模型;训练和优化锂离子电池SOH估计模型;将所述锂离子电池的EIS测量数据输入至训练和优化后的锂离子电池SOH估计模型,输出锂离子电池的SOH估测结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 清华大学 一种锂离子电池SOH估计方法、系统、设备及存储介质
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