[发明专利]一种基于横向安全联邦学习的锂电池SOH估计方法在审
| 申请号： | 202111609217.9 | 申请日： | 2021-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN114358310A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 李美成;陈泽西;蒋思宇;张妍;王龙泽;焦淑涔;张德隆;麻艺译 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F21/60;G06F21/62;H02J7/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 102206*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于横向安全联邦学习的锂电池SOH估计方法，主要包括如下步骤：搭建横向安全联邦学习的轮辐式架构；明确参与本次横向安全联邦学习的储能电站，各电站收集本地一段时间内的电池老化信息，整合数据信息构成本地源数据；根据估计要求明确聚合服务器的初始模型，并下放至各储能电站，电站在本地进行模型训练；储能电站将训练后的参数上传至聚合服务器；聚合服务器整合参数并下发更新后的参数；储能电站根据下发的参数进行全局更新以完成全局模型训练。本发明可以在保护各电池数据隐私的前提下，破除各电站间的数据孤岛，利用多个数据源来提升电池SOH估计能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 横向 安全 联邦 学习 锂电池 soh 估计 方法 | ||
【主权项】：
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