一种基于大数据分析的锂电池能量损耗预测方法及系统

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一种基于大数据分析的锂电池能量损耗预测方法及系统
申请号:CN202410818154
申请日期:2024-06-24
公开号:CN118395349B
公开日期:2024-09-13
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种基于大数据分析的锂电池能量损耗预测方法及系统,基于目标锂电池的拟分析电池性能矩阵数据和参考电池性能矩阵数据进行差异抽取,获得目标差异矩阵数据,基于目标差异矩阵数据定位得出的异常数据范围确定得到目标锂电池的候选能量损耗异常识别结果,基于综合候选能量损耗异常识别结果和异常识别曲线信息确定目标锂电池的目标能量损耗异常识别结果,也就是在进行能量异常损耗识别的前提下联合多次差异提取对比的表征信息,可以结合差异提取对比得到的表征信息协同进行能量异常损耗识别,增加能量异常损耗识别的精度,使得调试环节不需要大量的学习样例。
技术关键词
识别神经网络 矩阵 锂电池 损耗 线性 曲线 识别误差 样本 变量 分支 异常数据 探测器 滤波器 数据项 校准 计算机系统 密度