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申请/专利权人：孚能科技(赣州)股份有限公司;孚能科技(镇江)有限公司
摘要：本发明涉及电池性能预测技术领域，具体为一种电池性能预测模型的生成与预测方法、装置、设备及介质，所述生成方法包括获取电池数据；获取电压数据与容量数据之间的微分曲线，并基于多条微分曲线将多个电池的整体容量范围划分为多个容量区间；基于预设规则在多个容量区间内选择特定容量区间，并计算每个特定容量区间的微分曲线值，得到特征数据；将特征数据与对应的电池性能数据结合得到数据集；构建神经网络模型，基于数据集对神经网络模型进行训练，得到初始模型，同时对初始模型进行优化，得到电池性能预测模型。本发明通过省略电池的分容、老化工艺，有效提升了预测电池性能的效率，同时降低了预测电池性能的成本。
主权项：1.一种电池性能预测模型生成方法，其特征在于，包括：获取电池数据，其中，所述电池数据至少包括电池化成数据和电池性能数据，所述电池化成数据包括电压数据和容量数据；获取所述电压数据与所述容量数据之间的微分曲线，并基于多条所述微分曲线将多个电池的整体容量范围划分为多个容量区间；基于预设规则在多个所述容量区间内选择特定容量区间，并计算每个所述特定容量区间的微分曲线值，得到特征数据；将所述特征数据与对应的所述电池性能数据结合得到数据集；构建神经网络模型，基于所述数据集对所述神经网络模型进行训练，得到初始模型，同时对所述初始模型进行优化，得到电池性能预测模型；所述计算每个所述特定容量区间的微分曲线值，得到特征数据的步骤，包括：计算在每个所述特定容量区间内的所述微分曲线的二阶原点矩，得到二阶原点矩数据集，其中，所述二阶原点矩的计算公式为：，为微分曲线的分布情况，为特定容量区间内的第i个微分曲线的数值，为特定容量区间内的数据点数量；对每个所述特定容量区间的二阶原点矩数据集进行线性变化和归一化处理，得到所述特征数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 孚能科技(赣州)股份有限公司 孚能科技(镇江)有限公司 电池性能预测模型的生成与预测方法、装置、设备及介质
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