本發明提供一種鋰電池剩余循環壽命預測模型的構建方法及裝置,其中,該方法包括:獲取N個樣本電池的特征數據,特征數據包括:m個充電特征元素、n個放電特征元素和樣本電池電容,其中,N為大于1的整數,m、n為大于0的整數,采用自編碼模型對N個樣本電池的特征數據進行特征融合處理,得到融合后的特征數據,其中,融合后的特征數據包括有L個特征元素,L為大于0的整數,且L小于m+n+1,采用N個樣本電池融合后的特征數據對深度神經網絡DNN模型進行訓練,獲取鋰電池剩余循環壽命預測模型。實現了能夠構建精確度更高的鋰電池剩余循環壽命預測模型,從而使預測鋰電池剩余循環壽命時能夠更加簡單、方便,得到預測結果精確度更高。
聲明:
“鋰電池剩余循環壽命預測模型的構建方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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