【技术实现步骤摘要】
本申请属于电池容量测试，具体涉及一种基于深度学习时序模型的电池容量预测方法及其应用。
技术介绍
1、电池的性能和使用寿命受充放电循环次数、温度、放电深度等多种因素的影响，准确预测电池的容量对于延长其使用寿命、提高使用效率以及预防因电量不足引发的系统故障至关重要。电池容量的传统测试方法需要进行完整的充放电循环，耗时较长，且需要消耗大量的电力，在实际应用时导致较高的成本，尤其是在需要频繁检测电池容量的场景下，效率较低。
2、为提高测试效率，现有技术中开始基于物理模型、经验公式或统计分析来进行电池容量的预测，但由于电池的非线性特性和复杂的化学反应过程，现有方法难以有效捕捉电池内部状态的动态变化，导致容量预测的可靠性和精度不稳定。特别地，终端进行电池容量测试时充放电工艺繁多，现有的预测方法在面对不同充放电工艺时缺乏足够的自适应能力，限制了它们的通用性和广泛应用，影响容量预测的可靠性和精度。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种基于深度学习时序模型的电池容量预测方法及其应用，以解决...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习时序模型的电池容量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电池容量预测方法，其特征在于，所述对所述充放电时序数据进行切片预处理的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的电池容量预测方法，其特征在于，所述特征提取模型和Attention-LSTM模型的训练方法包括：
4.根据权利要求3所述的电池容量预测方法，其特征在于，所述基于不同充放电工艺对应的训练片段数据，对所述特征提取模型进行域对抗训练的步骤包括：
5.根据权利要求3所述的电池容量预测方法，其特征在于，所述基于不同充放电工艺对应的训练片...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习时序模型的电池容量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电池容量预测方法，其特征在于，所述对所述充放电时序数据进行切片预处理的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的电池容量预测方法，其特征在于，所述特征提取模型和attention-lstm模型的训练方法包括：
4.根据权利要求3所述的电池容量预测方法，其特征在于，所述基于不同充放电工艺对应的训练片段数据，对所述特征提取模型进行域对抗训练的步骤包括：
5.根据权利要求3所述的电池容量预测方法，其特征在于，所述基于不同充放电工艺对应的训练片段数据及其标记的容量标签，对所述特征提取模型和attention-lstm模型进行元学习训练的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的电池容量预测方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：江苏金帆电源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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