基于Gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法技术

本发明专利技术涉及锂电池技术领域，具体涉及基于Gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法，引入箱型图分析法能够有效去除原始保护参数中的离群值，实现异常值检测的功能；采用蒙特卡罗法抽样方法通过在约束区间内进行大量抽样，生成的伪随机数集与原数据集结合，显著增强了训练样本的代表性和多样性，从而提高模型预测的效果；另外通过对扩展数据集的高斯拟合和t分布估计,能够有效地利用扩展后的数据集进行统计分析，确保预测结果更加符合实际情况，从而提升整个系统的性能和可靠性，进一步增强了模型的鲁棒性和预测精度，确保在实际应用中能够更准确地推荐最优工艺参数设置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及锂电池，具体涉及基于gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法。

技术介绍

1、随着新能源产业的快速发展，锂电池已成为电动汽车、储能装置和便携式电子产品等领域的关键部件。锂电池的生产制造工艺直接影响着产品的性能、安全性和成本。因此，优化锂电池生产制造过程中的各项工艺参数，对于提高锂电池的质量和降低生产成本具有重要意义。在锂电池的生产制造后段化成分容过程中，涉及到诸多关键工艺参数，如电压波动、电流突升、通道温度上限等。这些参数的合理设置对于保证锂电池的一致性和稳定性至关重要。传统的参数设置方法多依赖于人工经验和试错，不仅效率低下，而且容易因人为因素导致产品质量不稳定。

2、近年来，随着大数据分析和机器学习技术的进步，越来越多的研究开始关注如何利用先进的数据分析方法来优化锂电池的生产制造工艺。其中，数理统计法因其在处理复杂数据分布和不确定性方面的强大能力，成为了优化锂电池生产工艺的重要工具。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是针对现有技术中的上述不足，提供了基于gauss拟合本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于Gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法，其特征在于：包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于Gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法，其特征在于：所述获取锂电池化成分容过程中的多项表征数据，对所述表征数据进行预处理，获得各保护参数的特征值包括：

3.根据权利要求1所述的基于Gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法，其特征在于：所述依据预定的保护逻辑算法对各保护参数的特征值构建相应的特征集合包括：

4.根据权利要求3所述的基于Gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法，其特征在于：所述采用箱型图...

【技术特征摘要】

1.基于gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法，其特征在于：包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法，其特征在于：所述获取锂电池化成分容过程中的多项表征数据，对所述表征数据进行预处理，获得各保护参数的特征值包括：

3.根据权利要求1所述的基于gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法，其特征在于：所述依据预定的保护逻辑算法对各保护参数的特征值构建相应的特征集合包括：

4.根据权利要求3所述的基于gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法，其特征在于：所述采用箱型图分析法对各保护参数的特征值进行异常值检测，确定非离群数据的上下界限，并剔除...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄平，蒋福利，张浩，
申请(专利权)人：广东翼智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：