一种混合架构的退役动力电池智能评估与梯度回收方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
一种混合架构的退役动力电池智能评估与梯度回收方法
申请号:
CN202510485365
申请日期:
2025-04-17
公开号:
CN120410518A
公开日期:
2025-08-01
类型:
发明专利
摘要
本发明提供了一种混合架构的退役动力电池智能评估与梯度回收方法,属于能源技术领域,包括用于实现电动汽车退役动力电池健康状态的精确评估与分级回收决策,该框架通过CNN网络提取电池退化特征,结合GRU网络捕捉时序动态特性,并采用WOA算法进行超参数优化,最终依据SOH评估结果构建多级回收策略,为不同健康等级的退役电池制定再生利用、梯次利用或无害化处置等差异化回收路径。
技术关键词
退役动力电池
废弃动力电池
回收方法
退化特征
电池寿命预测
算法
恒流充电
数据
决策
序列
网络结构
时序
超参数
因子
恒压
模式
关系
系统为您推荐了相关专利信息
1
滚动轴承寿命预测方法、装置、电子设备及车辆
测试滚动轴承
粒子滤波算法
退化模型
剩余时长
滚动轴承寿命
2
面向轨道交通工程视频图像的空域自监督学习方法和系统
面向轨道交通
监督学习方法
多尺度特征融合
图像
输出特征
3
一种基于图神经网络的锂电池寿命预测方法及系统
锂电池寿命预测
门控循环单元
序列
注意力机制
数据
4
视觉语义信息辅助的点云特征提取与位姿估计方法及装置
退化特征
语义点云
语义标签
估计方法
误差函数
5
新能源汽车电池寿命预测方法及系统
新能源汽车电池
寿命预测方法
剩余使用寿命
样本
装载平台