【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池管理，具体而言，涉及一种锂电池的电池剩余寿命预测方法及装置。
技术介绍
1、锂离子电池的寿命受多种因素影响，如充放电循环次数、充放电速率、温度、深度充放电等。传统的基于统计模型的寿命预测方法往往受限于数据量和模型精度，难以准确预测电池的剩余寿命。因此，当下越来越多的研究致力于利用机器学习、人工智能等方法，结合大量电池运行数据，实现对锂离子电池剩余寿命的精准预测。这些新方法能够更好地捕捉电池的工作状态和健康状况，为电池管理系统提供更可靠的决策依据。
2、目前锂电池剩余使用寿命预测的主要研究方法一般分为两大类：基于经验和基于性能的方法。其中，基于经验的rul预测方法是根据电池使用过程中的经验知识来预测电池剩余使用寿命的一种统计方法，主要包括循环周期数法、安时法与加权安时法以及面向事件的老化累计法等。这里的安时法是通过记录电池的放电量，利用电池的实际容量减去其放电量来计算电池的剩余电量。由于在不同工况下电池放电对电池的影响存在差异，因此对不同的工况设置相应的权重，这便是加权安时法。该方法以放电权重乘以放电安时数作...
【技术保护点】
1.一种锂电池的电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的锂电池的电池剩余寿命预测方法，其特征在于，在将所述衰退特征数据输入至电池剩余寿命预测模型中，以利用所述电池剩余寿命预测模型对所述衰退特征数据进行处理，得到所述目标锂电池的当前剩余寿命之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的锂电池的电池剩余寿命预测方法，其特征在于，对包括多个所述样本衰退特征数据和多个所述样本电池剩余寿命的所述多组训练数据进行训练，得到所述电池剩余寿命预测模型，包括：
4.根据权利要求2所述的锂电池的电池剩余寿命预测方法，其特征在于，对包...
【技术特征摘要】
1.一种锂电池的电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的锂电池的电池剩余寿命预测方法，其特征在于，在将所述衰退特征数据输入至电池剩余寿命预测模型中，以利用所述电池剩余寿命预测模型对所述衰退特征数据进行处理，得到所述目标锂电池的当前剩余寿命之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的锂电池的电池剩余寿命预测方法，其特征在于，对包括多个所述样本衰退特征数据和多个所述样本电池剩余寿命的所述多组训练数据进行训练，得到所述电池剩余寿命预测模型，包括：
4.根据权利要求2所述的锂电池的电池剩余寿命预测方法，其特征在于，对包括多个所述样本衰退特征数据和多个所述样本电池剩余寿命的所述多组训练数据进行训练，得到所述电池剩余寿命预测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的锂电池的电池剩余寿命预测方法，其特征在于，在将所述衰退特征数据输入至电...
【专利技术属性】
技术研发人员：王桂林，贾敏，张建华，张继东，高俊峰，
申请(专利权)人：神华准格尔能源有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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