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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

120 篇 专利

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120 篇 电子文献
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日期分布

机构

6 篇 宁德时代新能源科...
5 篇 欣旺达电动汽车电...
4 篇 国家电网有限公司
4 篇 oppo广东移动通信...
4 篇 北京海博思创科技...
4 篇 清华大学
3 篇 上海理工大学
3 篇 国网福建省电力有...
3 篇 惠州亿纬锂能股份...
3 篇 中国华能集团清洁...
3 篇 国网福建省电力有...
2 篇 苏州浪潮智能科技...
2 篇 北京新能源汽车股...
2 篇 北京交通大学
2 篇 暨南大学
2 篇 中国科学院自动化...
2 篇 溧阳中科海钠科技...
2 篇 国网江苏省电力有...
2 篇 国网江苏省电力有...
2 篇 华能澜沧江水电股...

作者

6 篇 张耀
4 篇 张俊
4 篇 林银利
4 篇 王垒
4 篇 谢红斌
4 篇 卢兰光
4 篇 徐中领
4 篇 张加亮
4 篇 钱昊
4 篇 冷利民
3 篇 郑岳久
3 篇 冯婷
3 篇 来鑫
3 篇 钟剑
3 篇 廖强强
3 篇 雷浩东
3 篇 杜玖玉
3 篇 刘明义
3 篇 魏奕民
3 篇 王少飞

语言

120 篇 中文

检索条件"主题词=样本电池"

共 120 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

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电池容量预测方法、装置、设备及存储介质

电池容量预测方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：徐俊涛万龙张宇 430056 湖北省武汉市武汉经济技术开发区206M地块华中电子商务产业园B3/B5栋1-6层B3/B5-1室

本发明涉及电池技术领域，公开了一种电池容量预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括采集预设工况下样本电池的充放电数据，根据充放电数据提取电池容量因子和电池容量数据，以构建样本合集；基于样本合集对预设注意力机制神经网... 详细信息

标准号: CN116626502A

本发明涉及电池技术领域，公开了一种电池容量预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括采集预设工况下样本电池的充放电数据，根据充放电数据提取电池容量因子和电池容量数据，以构建样本合集；基于样本合集对预设注意力机制神经网络进行训练，以获得电池容量预测模型；获取当前充电数据并根据当前充电数据提取当前电池容量因子；将当前电池容量因子输入电池容量预测模型，以获得当前电池容量预测结果。本发明基于实验测量的电池容量因子和电池容量数据来训练融合注意力机制的神经网络模型，得到高精度的电池容量预测模型，实现对电池容量的快速预测，并能有效提高电池状态诊断和电池容量预测的准确度，有助于电池状态监测。

关键词：电池容量预测电池容量电池容量数据充放电数据注意力机制充电数据预设样本电池技术领域电池状态监测神经网络模型存储介质电池状态快速预测神经网络实验测量样本电池准确度构建采集诊断融合

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一种锂电池分容容量的补偿方法及锂离子电池

一种锂电池分容容量的补偿方法及锂离子电池

引用

作者：应明华闻寅张文豪 432099 湖北省孝感市临空经济区科源路8号

本发明提供一种锂电池分容容量的补偿方法，包括：获得第一次恒流放电的放电容量；在第一次恒流放电后，以第二放电倍率对目标电池进行第二次恒流放电，直到达到第一截止电压，获得第二次恒流放电的放电容量；获取多个样本电池的第二次... 详细信息

标准号: CN117872141A

本发明提供一种锂电池分容容量的补偿方法，包括：获得第一次恒流放电的放电容量；在第一次恒流放电后，以第二放电倍率对目标电池进行第二次恒流放电，直到达到第一截止电压，获得第二次恒流放电的放电容量；获取多个样本电池的第二次恒流放电的放电容量，并求出多个样本电池的第二次恒流放电的平均放电容量；根据目标电池的第一次恒流放电的放电容量、目标电池的第二次恒流放电的放电容量和多个样本电池的第二次恒流放电的平均放电容量，确定目标电池的实际容量，采用低倍率放电的补偿容量方法，将电池的容量发挥的更充分，而且小倍率放电的电流小，不会产生大量的热量，温度波动小，放电的容量更精准。

关键词：恒流放电放电容量目标电池样本电池放电倍率放电补偿容量放电倍率截止电压实际容量温度波动低倍率锂电池分容电池

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电池系统产热异常识别方法及装置

电池系统产热异常识别方法及装置

引用

作者：匡亚洲李杰杨辰奕华剑锋戴锋李立国 644000 四川省宜宾市临港经开区国兴大道沙坪路7号科技创新中心D2-C座6层601号

本申请的实施例提供了一种电池系统产热异常识别方法及装置，涉及动力电池技术领域。该方法包括：采集目标电池系统的电池信息，电池信息包括环境温度和电性参数两者中的至少一项及采集点的电池温度，采集点位于电池外；基于电池内部温... 详细信息

标准号: CN115436821A

本申请的实施例提供了一种电池系统产热异常识别方法及装置，涉及动力电池技术领域。该方法包括：采集目标电池系统的电池信息，电池信息包括环境温度和电性参数两者中的至少一项及采集点的电池温度，采集点位于电池外；基于电池内部温度预测模型，根据电池信息获得电池内部温度，电池内部温度预测模型基于训练集训练得到，训练集包括多个训练样本及对应的单个样本电池的样本内部温度，各训练样本中包括样本环境温度和样本电性参数两者中的至少一项及采集点的样本电池温度；根据电池内部温度，判断目标电池系统是否产热异常。如此，可利用电池内部温度预测模型估算出电芯的真实温度，进而提高基于温度得到的热失控诊断结果的准确性。

关键词：电池内部温度预测模型电池信息采集点样本电池系统电性参数训练样本样本电池训练集产热电池采集目标动力电池目标电池异常识别诊断结果热失控电芯估算申请

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电池剩余寿命预测模型构建、电池剩余寿命预测方法

电池剩余寿命预测模型构建、电池剩余寿命预测方法

引用

作者：郄瑜 215000 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢

本发明实施例涉及一种电池剩余寿命预测模型构建、电池剩余寿命预测方法，包括：获取样本电池的各历史使用周期的特征数据以及对应的电池容量，特征数据为表征样本电池的健康状态的特征数据；将特征数据输入至初始模型中，得到输出结果... 详细信息

标准号: CN114565172A

本发明实施例涉及一种电池剩余寿命预测模型构建、电池剩余寿命预测方法，包括：获取样本电池的各历史使用周期的特征数据以及对应的电池容量，特征数据为表征样本电池的健康状态的特征数据；将特征数据输入至初始模型中，得到输出结果；基于输出结果与下一历史使用周期的特征数据的关系对初始模型进行训练，得到特征数据预测模型；将特征数据输入至另一初始模型中，得到输出结果；基于输出结果与电池容量的关系对初始模型进行训练，得到电池容量预测模型；将特征数据预测模型的输出端与电池容量预测模型的输入端级联，构建电池剩余寿命预测模型，由此，可以简便、快捷的训练电池剩余寿命预测模型，模型预测精准度较高。

关键词：特征数据预测模型电池剩余寿命初始模型输出结果电池容量预测电池容量使用周期构建表征样本健康状态模型预测样本电池精准度输出端输入端级联电池预测

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储能单体电池的动态故障预测方法及装置

储能单体电池的动态故障预测方法及装置

引用

作者：朱中华卢雪明欧阳家淦熊焕卫罗剑洪邓润强 510663 广东省广州市高新技术产业开发区科学城荔枝山路9号

本申请涉及一种储能单体电池的动态故障预测方法及装置，获取样本电池簇中各单体电池的样本参数后，根据样本参数执行聚类分析，获得相似度符合设定聚类需求的单体电池，作为样本电池。根据样本电池的样本参数确定单体电池参数标准，建... 详细信息

标准号: CN117538754A

本申请涉及一种储能单体电池的动态故障预测方法及装置，获取样本电池簇中各单体电池的样本参数后，根据样本参数执行聚类分析，获得相似度符合设定聚类需求的单体电池，作为样本电池。根据样本电池的样本参数确定单体电池参数标准，建立标准模型，根据标准模型对目标电池簇中的单体电池执行故障预测。通过对单体电池的故障预测，提高对储能电池故障判断的及时性。同时，以单体电池进行标准模型的建立，有利于提高故障预测的准确性。

关键词：单体电池标准模型故障预测样本参数样本电池单体电池参数储能单体储能电池动态故障故障判断聚类分析目标电池相似度聚类电池预测申请

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一种动力电池余能快速检测方法及装置

一种动力电池余能快速检测方法及装置

引用

作者：郑林锋徐彬翔肖志能黄乙恒马平川肖雅秋王新月朗国团 510000 广东省广州市黄埔大道西601号

本发明公开了一种动力电池余能快速检测方法及装置，方法包括：通过最小二乘支持向量机方法对样本电池数据进行初步训练，确定模型构造参数；根据所述模型构造参数和采集的充放电数据，训练电池余能检测模型；获取待检测电池数据，通过... 详细信息

标准号: CN114355197A

本发明公开了一种动力电池余能快速检测方法及装置，方法包括：通过最小二乘支持向量机方法对样本电池数据进行初步训练，确定模型构造参数；根据所述模型构造参数和采集的充放电数据，训练电池余能检测模型；获取待检测电池数据，通过所述电池余能检测模型生成余能检测结果。本发明提高了检测精度和效率，可广泛应用于电池检测技术领域。

关键词：余能模型构造检测最小二乘支持向量机电池充放电数据电池检测动力电池检测电池检测结果快速检测模型生成样本电池采集应用

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电池聚类方法、装置、电子设备及存储介质

电池聚类方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：张伟徐嘉文刘守洲 230012 安徽省合肥市新站区岱河路599号

本申请实施例提供了一种电池聚类方法、装置、电子设备及存储介质，涉及电池技术领域。该方法包括：确定第一样本集；基于第一样本集中各个样本电池的各个维度的特征值，确定第一样本集的第一关联信息；基于第一关联信息和预设占比阈值... 详细信息

标准号: CN118211088A

本申请实施例提供了一种电池聚类方法、装置、电子设备及存储介质，涉及电池技术领域。该方法包括：确定第一样本集；基于第一样本集中各个样本电池的各个维度的特征值，确定第一样本集的第一关联信息；基于第一关联信息和预设占比阈值，确定各个维度的特征之间的至少一种加权方式；对于第一样本集中的每个样本电池，以各种加权方式对样本电池的各个维度的特征值进行加权，获得样本电池的第二样本；根据各个样本电池的第二样本，对各个样本电池进行聚类处理，获得多个电池集。本申请实施例提供对电池进行分档的方案，兼具良好的分档效果和适用性。

关键词：样本电池样本维度关联信息加权方式样本集分档电池电池技术领域存储介质电子设备多个电池聚类处理聚类预设加权申请

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电池内部温度检测方法、系统、设备及存储介质

电池内部温度检测方法、系统、设备及存储介质

引用

作者：张爽冷利民林银利吴洁喻聪陈代松何艺伟 518000 广东省深圳市光明新区公明街道塘家南十八号路欣旺达工业园A栋1-2楼

本发明公开了一种电池内部温度检测方法、系统、设备及存储介质。电池内部温度检测方法包括：选取样本电池材料进行热分析测试，得到若干第一温度和第一电池材料；根据若干第一温度对样本电池材料进行热处理，得到若干第二电池材料；采... 详细信息

标准号: CN112162202B

本发明公开了一种电池内部温度检测方法、系统、设备及存储介质。电池内部温度检测方法包括：选取样本电池材料进行热分析测试，得到若干第一温度和第一电池材料；根据若干第一温度对样本电池材料进行热处理，得到若干第二电池材料；采用表征手段分别对样本电池材料、第一电池材料和若干第二电池材料进行测试，得到第一表征结果集；根据若干第一温度、样本电池材料进行热分析测试前后所处的温度值与第一表征结果集，建立温度特征图；将温度特征图用于对电池的电池材料进行检测分析，得到检测结果。这种电池内部温度检测方法可以对电池内部进行全方位的温度检测，获取更为全面准确的温度信息，保证了电池热失控分析的准确性。

关键词：电池材料电池内部温度检测样本电池热分析测试表征结果温度特征电池热处理表征手段存储介质检测分析检测结果温度信息热失控测试保证分析

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容量衰减模型建立方法、电池循环寿命测试方法及装置

容量衰减模型建立方法、电池循环寿命测试方法及装置

引用

作者：冯婷李志昊王少飞魏奕民 352100 福建省宁德市蕉城区漳湾镇新港路2号

本申请实施例提供一种容量衰减模型建立方法、电池循环寿命测试方法及装置，该方法包括：在样本电池以第一循环倍率进行循环寿命测试中，获取循环圈数及对应的第一容量保持率为样本对；其中，第一循环倍率设置为小于样本电池的工作电流... 详细信息

标准号: CN116908705B

本申请实施例提供一种容量衰减模型建立方法、电池循环寿命测试方法及装置，该方法包括：在样本电池以第一循环倍率进行循环寿命测试中，获取循环圈数及对应的第一容量保持率为样本对；其中，第一循环倍率设置为小于样本电池的工作电流对应的放电倍率；利用多个样本对建立用于表征在第一循环倍率下容量保持率与循环圈数间关系的容量衰减模型；其中，容量保持率用于表征电池的当前容量相对于初始容量的保持率。由于样本电池的副反应在每一圈循环中充分进行，在经过较少循环圈数后表现出明显的寿命衰减。由此，利用在测试中获取的循环圈数及对应的第一容量保持率建立用于预测电池寿命的容量衰减模型，可提高循环寿命测试效率，缩短寿命评估周期。

关键词：容量保持率循环圈容量衰减循环倍率样本电池循环寿命测试样本测试方法及装置电池循环寿命表征电池初始容量电池寿命放电倍率工作电流模型建立寿命评估副反应衰减测试预测申请表现

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电池故障预测方法、训练方法、装置、设备、介质及产品

电池故障预测方法、训练方法、装置、设备、介质及产品

引用

作者：张军刘照喆杨晓君丁瑜欣 352100 福建省宁德市蕉城区漳湾镇新港路2号

本申请提供一种电池故障预测方法、训练方法、装置、设备、介质及产品，属于电池领域。多任务学习模型的训练方法包括：获取多个样本电池的样本特征集；样本特征集为与第一任务和第二任务关联的目标特征组合，目标特征组合包括至少一个... 详细信息

标准号: CN118070023A

本申请提供一种电池故障预测方法、训练方法、装置、设备、介质及产品，属于电池领域。多任务学习模型的训练方法包括：获取多个样本电池的样本特征集；样本特征集为与第一任务和第二任务关联的目标特征组合，目标特征组合包括至少一个基础特征，以及按照递归特征组合方式确定的至少一个优化特征；将样本特征集输入预构建的多任务学习模型，并对多任务学习模型进行训练，得到经训练的多任务学习模型；第一任务为预测电池是否会发生特定故障，第二任务为预测电池发生特定故障的时间。本申请的训练方法可以更好的利用不同特征之间的联合分布信息，提高模型的故障预测能力，而且有利于维护人员或系统按电池的风险紧急程度进行维护，降低维护成本。

关键词：任务学习特征集样本目标特征电池预测电池故障电池领域方式确定分布信息故障预测基础特征特征组合样本电池维护递归构建申请关联优化联合

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