CN115884895B 用于预报电动车辆车队的车辆电池的剩余使用寿命的方法 （罗伯特·博世有限公司）_第1页
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2023.01.17PCT/EP2021/0700192021.07.16WO2022/017984DE2022.01.27US2016349330A1,2016.12.01用于预报电动车辆车队的车辆电池的剩余传送给服务器(12)；(200)确定特定的车辆电池和根据条件概率预报所述车队(10)的车辆电池2所述分母基于正态分布，或者基于均匀分布被确定。7.根据前述权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆电池(14.1、3程序时促使所述计算机执行根据权利要求1所述的4[0001]本发明涉及一种用于预报电动车辆车队中的车辆电池的剩余使用寿命的计算机用寿命是其经济价值和其效率的重要参量。因此了解SoH值如何随着时间而降低是有用的的预报在当前的车辆电池管理系统中不可用辆企业)不能计算为未来剩余的车辆特定的剩余使用寿命。用于预报的可能性是值得期望[0003]在此尤其是令人感兴趣的是：能够预报车辆电池的剩余使用寿命将不超过特定前SoH值进行机器学习所使用的计算模型[0006]确定特定的车辆电池的剩余使用寿命在位于过去的时间点未超过预定的极限值[0007]根据条件概率预报所述车队的[0009]确定特定车辆电池的剩余使用寿命在位于过去的时间点未超过预定的极限值的[0010]根据条件概率预报所述车队的在通过计算机执行程序时促使所述计算机执行根据权利要求1所述的方[0012]本发明尤其是涉及使用电动车队车辆的云连接性的用于进行车辆单独的SoH预测5件尚未完全被涵盖时本发明也已经允许对于剩余使用寿命(例如80％剩余容量极限)的预量的车辆电池在位于过去的时间点具有未超过预定极限值的剩[0027]另一优选设计方案的特征在于，利用最小描述长度准则来确定贝叶斯网络的结6[0035]每个电动车辆10.1、10.2、、10.n此外具有移动无线电通信装置20.1、10.n可以与车辆车队10的服务器12和[0039]要确定的参量被定义为对于在特定时间点t具有特定特征向量x(t)的车辆电池事件发生直至最后的时间戳。在时间点tK的事件状态被定义为bix=iTisthl,其中被7[0048]其中x表示给定车辆电池的特征向量。由流程图的第二步骤200代表该概率的确eventpredictioninlongitudinaldata”，IEEETransactionsonKnowledgeand[0053]因此，商是针对单独的车辆电池在位于过去的时间点t已经不超过其预料的总使的边的集合。贝叶斯网络例如从出版物″Bayesiannetworkclassifiers″，Machine[0063]本发明涉及其中仅存在数据的有限集合用于估计事件的先验概率(prior8[0068]F(t)＝P(T≤t)＝1_P(T＞t)＝1_S(t)，也即院=1-$(t)9[

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