[发明专利]一种动力电池的数据处理方法和装置有效
| 申请号： | 201810712591.3 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN108983103B | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 干士 | 申请（专利权）人： | 上海科列新能源技术有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/396 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 于丹 |
| 地址： | 201206 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种动力电池的数据处理方法和装置，应用于动力组件，所述动力组件运行有电池管理系统，所述电池管理系统包括数据库，所述数据库中储存有电池历史数据，获取所述数据库中的电池历史数据；提取出所述电池历史数据中的特征序列数据及初始序列数据；依据所述特征序列数据生成第一训练输入向量及第一训练样本向量；采用所述第一训练输入向量及第一训练样本向量训练预置的机器学习模型，获得训练后的机器学习模型；将所述初始序列数据输入至所述训练后的机器学习模型，获得预测电压序列数据；依据所述预测电压序列数据获得动力电池的电池容量信息。降低成本、节省时间、解决了容量估算实验带来的消耗人力较多的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 动力电池 数据处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种动力电池的数据处理方法，其特征在于，应用于动力组件，所述动力组件运行有电池管理系统，所述电池管理系统包括数据库，所述数据库中储存有电池历史数据，所述动力组件包括多个动力电池；所述方法包括：获取所述数据库中的电池历史数据；提取出所述电池历史数据中的特征序列数据及初始序列数据；依据所述特征序列数据生成第一训练输入向量及第一训练样本向量；采用所述第一训练输入向量及第一训练样本向量训练预置的机器学习模型，获得训练后的机器学习模型；将所述初始序列数据输入至所述训练后的机器学习模型，获得预测电压序列数据；依据所述预测电压序列数据获得动力电池的电池容量信息。
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