本發明涉及一種基于電化學參數的電池分析方法和系統。該方法通過將采集到的電池宏觀參數與通過曲線擬合算法進一步計算得到的基于電化學的微觀參數相互耦合,從而使輸入到訓練過的機器學習模型中的特征參數包含更多有效信息,并經過邊緣計算以及云計算進行兩級數據清洗,從根本上提高機器學習模型的預測精度,經過電池大數據的分析,可以根據對實時數據的離群檢測,實現故障預警與失控報警,通過海量歷史數據的訓練可以得到較為精確的預測模型,實現對電池狀態的精確估計。
聲明:
“基于電化學參數的電池分析方法和系統” 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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)