[发明专利]电池容量预测方法、模型训练方法、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 202310032158.6 | 申请日： | 2023-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN115951246A | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 张松涛;郭晏;黄明;田鹏伟 | 申请（专利权）人： | 阿里云计算有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/387 | 分类号： | G01R31/387;G01R31/367 |
| 代理公司： | 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 | 代理人： | 蔡丽 |
| 地址： | 310024 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种电池容量预测方法、模型训练方法、电子设备及存储介质。在本申请实施例中，一方面基于异常检测模型处理表征电池的时序类别的制造数据的特征向量，以对电池容量是正常还是异常进行检测，另一方面，在异常检测模型输出的异常检测结果指示电池容量正常的情况下，基于回归模型对表征电池的时序类别的制造数据的特征向量和表征电池的离散类别的制造数据的特征向量进行预测处理，以预测电池容量。由此，提供一种基于数据驱动的电池分容方式，通过对锂电池的制造数据进行分析，结合异常检测模型和回归模型能够高精度地预测电池的电池容量，降低了电耗成本和耗时，简化了电池的整个制造过程，提高了电池的生产效率和生产安全。 | ||
| 搜索关键词： | 电池容量 预测 方法 模型 训练 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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