新能源电池的性能优化测试方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电池性能优化技术领域，公开了一种新能源电池的性能优化测试方法及系统。所述方法包括：采集新能源电池的多通道运行状态数据，并进行小波变换滤波和标准化处理，得到标准化特征数据矩阵；进行运行模式分析，通过工况判定计算得到充放电模式切换策略；输入多分支特征提取网络进行特征提取，得到参数关联特征向量；进行灰色关联度分析，得到电池状态评估指数；输入充放电时间优化模型，基于证据推理规则和内聚因子计算，得到充放电时间预测曲线；根据充放电时间预测曲线和充放电模式切换策略，实时控制充放电过程，本发明专利技术实现了充放电过程的实时精确控制，保证了充放电过程的安全性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电池性能优化，尤其涉及一种新能源电池的性能优化测试方法及系统。

技术介绍

1、新能源电池作为清洁能源发展的关键组件，其性能优化和使用寿命延长一直是行业研究的重点方向。目前，传统的电池性能测试方法主要依赖于固定的充放电策略和简单的阈值控制，难以针对不同工况下的电池特性进行精确优化，导致电池性能无法得到充分发挥，同时也增加了电池过充过放的安全隐患。

2、随着人工智能技术的发展，基于深度学习的电池性能优化方法逐渐兴起，但现有方法在处理电池多特性数据时存在特征提取不充分、模式识别精度不高等问题。特别是在面对充放电特性、温度特性和寿命特性这三类关键数据时，缺乏有效的特征融合机制，难以实现对电池状态的全面评估和精确控制。当前的电池管理系统在进行充放电控制时，往往采用单一的控制策略，无法根据电池的实时状态进行动态调整，这导致电池在不同温度环境和使用工况下的性能表现不稳定。同时，由于缺乏对充放电时间的精确预测和优化，电池的使用效率和寿命都受到了较大影响。

技术实现思路

1、本专利技术提供了一种新能源本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种新能源电池的性能优化测试方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的新能源电池的性能优化测试方法，其特征在于，所述采集新能源电池的多通道运行状态数据，并进行小波变换滤波和标准化处理，得到标准化特征数据矩阵，包括：

3.根据权利要求2所述的新能源电池的性能优化测试方法，其特征在于，所述对所述标准化特征数据矩阵进行运行模式分析，通过工况判定计算得到充放电模式切换策略，包括：

4.根据权利要求3所述的新能源电池的性能优化测试方法，其特征在于，所述将所述标准化特征数据矩阵输入多分支特征提取网络进行特征提取，得到参数关联特征向量，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种新能源电池的性能优化测试方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的新能源电池的性能优化测试方法，其特征在于，所述采集新能源电池的多通道运行状态数据，并进行小波变换滤波和标准化处理，得到标准化特征数据矩阵，包括：

3.根据权利要求2所述的新能源电池的性能优化测试方法，其特征在于，所述对所述标准化特征数据矩阵进行运行模式分析，通过工况判定计算得到充放电模式切换策略，包括：

4.根据权利要求3所述的新能源电池的性能优化测试方法，其特征在于，所述将所述标准化特征数据矩阵输入多分支特征提取网络进行特征提取，得到参数关联特征向量，包括：

5.根据权利要求4所述的新能源电池的性能优化测试方法，其特征在于，所述对所述参数关联特征向量进行灰色关联度分析，得到电池状态评估指数，包括：

6.根据权利要求5所述的新能源电池的...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵玉涛，郝建，黄青，
申请(专利权)人：深圳泰瑞谷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

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