[发明专利]一种基于AI深度学习的电池生命预估方法在审
| 申请号： | 202211731477.8 | 申请日： | 2022-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN116176355A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 阎全忠;江运宝;张连新 | 申请（专利权）人： | 上饶洛信智能科技有限公司 |
| 主分类号： | B60L58/16 | 分类号： | B60L58/16;B60L58/12 |
| 代理公司： | 南昌合达信知识产权代理事务所(普通合伙) 36142 | 代理人： | 张建珠 |
| 地址： | 334000 江西省上饶*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种基于AI深度学习的电池生命预估方法，先通过基于电池的物理参数模型对电池SOH准确估算，获得SOH估算值，再通过基于电池的混合模型进行SOC准确预估，获得SOC估算值，最后根据SOH估算值和SOC估算值使用AI/ML深度学习架构进行剩余有用寿命预测，获得完整电池预测生命周期，通过采用基于物理模型的方法计算的参考能量值来估计RUL，提高了RUL的估算准确性和精度，其中的第二层AI/ML混合算法，它跟踪随时间变化的参数，并应用智能来了解它将以多快的速度降级或达到使用寿命，提供了对驾驶模式、电池运行时间和续航里程的洞察，并允许无线刷写校准更新，最大限度的提高客户满意度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ai 深度 学习 电池 生命 预估 方法 | ||
【主权项】：
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