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云和桥申请基于充放电数据的电池荷电状态预测方法及系统专利能够解释数据中隐藏的、欧陆娱乐复杂的周期性和非线性特征
专利摘要显示,本发明属于电池管理技术领域,公开一种基于充放电数据的电池荷电状态预测方法及系统,该电池荷电状态预测方法包括:在电池充放电数据中添加高斯噪声生成优化充放电数据;对优化充放电数据进行模态分解,并基于若干子序列模态分量识别电池性能的底层动态;提取与各子序列模态分量相关联的荷电状态特征,并分析各荷电状态特征及其变化趋势对电池荷电状态的影响因素;构建并训练预测模型,并提取电池荷电状态的影响因素对预测模型参数进行优化;通过训练完成后的预测模型输出电池荷电状态预测结果。本发明通过对优化充放电数据进行模态分解,从而能够解释数据中隐藏的欧陆娱乐、复杂的周期性和非线性特征。
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