状态评估模型的训练方法、电池健康状态评估方法及装置与流程
技术特征:
1.一种状态评估模型的训练方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的状态评估模型的训练方法,其特征在于,所述根据所述电化学阻抗谱样本,确定不同频段各自对应的阻抗特征参数样本,包括:
3.根据权利要求2所述的状态评估模型的训练方法,其特征在于,所述根据所有阻抗值,确定所述目标阻抗特征所在频段对应的阻抗特征参数样本,包括:
4.根据权利要求2所述的状态评估模型的训练方法,其特征在于,所述根据所述电化学阻抗谱样本对应的奈奎斯特图,确定所述不同频段各自对应的目标阻抗特征,包括:
5.根据权利要求1-4任一项所述的状态评估模型的训练方法,其特征在于,所述将所有阻抗特征参数样本和所述开路电压值样本输入至初始状态评估模型中,得到所述初始状态评估模型输出的预测电池健康状态评估结果,包括:
6.根据权利要求5所述的状态评估模型的训练方法,其特征在于,所述初始状态评估模型包括;遗忘门、输入门和输出门;所述采用所述初始状态评估模型,确定所述初始状态评估模型中前一时刻下的第一隐含信息,及所述前一时刻下的单元状态信息,包括:
7.一种电池健康状态评估方法,其特征在于,包括:
8.一种状态评估模型的训练装置,其特征在于,包括:
9.一种电池健康状态评估装置,其特征在于,包括:
10.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6项任一所述状态评估模型的训练方法,或如权利要求7所述电池健康状态评估方法。
技术总结
本发明提供一种状态评估模型的训练方法、电池健康状态评估方法及装置,训练方法包括:获取电池样本在充电状态下的电化学阻抗谱样本和开路电压值样本;根据电化学阻抗谱样本,确定不同频段各自对应的阻抗特征参数样本;将所有阻抗特征参数样本和开路电压值样本输入至初始状态评估模型中,得到初始状态评估模型输出的预测电池健康状态评估结果;根据预测电池健康状态评估结果和由电池容量表征的电池健康状态,更新初始状态评估模型的模型参数,得到训练好的状态评估模型。通过采集实车数据样本(即电化学阻抗谱样本和开路电压值样本),对模型进行训练,能够得到准确性较高的状态评估模型,进而可提高待测电池对应的电池健康状态评估结果的准确性。
技术研发人员:周仁,柴勇,方小开,李坤
受保护的技术使用者:湖南行必达网联科技有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/28
文档序号 :
【 40164542 】
技术研发人员:周仁,柴勇,方小开,李坤
技术所有人:湖南行必达网联科技有限公司
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
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