CN119493028A 电池寿命预测方法、装置、设备、存储介质及程序产品 （清华大学）

本申请提供了一种电池寿命预测方法、装环的特征因子；将第N次循环的特征因子输入至2根据目标电池的第N次循环充放电数据，确定第N次循环的特征因子，所述将所述预测特征因子输入至容量预测模型，得到目标容量预测值和对应的循环次数，2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所基于时间序列方法对所述第N次循环充放电数据中每个数据点进行分解，得到每个数4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第N将所述第N+1次循环的特征因子输入至容量预测模型，得到第N+1直到所述第N+1次循环对应的电池容量小于预设容量值，得到目标容量预测值和对应5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，一容量预测子模型基于第一函数生成，所述第一函数为电池容量衰减第一阶段对应的函二容量预测子模型基于第二函数生成，所述第二函数为电池容量衰减第二阶段对应的函三容量预测子模型基于第三函数生成，所述第三函数为电池容量衰减第三阶段对应的函3基于所述累计循环次数和所述目标容量预测值对应的循环次数第一确定模块，用于根据目标电池的第N次循环充放电数据，第一预测模块，用于将第N次循环的特征因子输入至特征预测模型，得到预测特征因第二预测模块，用于将所述预测特征因子输入至容量预测8.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处所述处理器执行所述程序或指令时实现如权利要求1_6任意一项所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1_6任意一项4高锂离子电池使用的安全性，需要确定锂离子电池的剩余使用寿命(RemainingUseful[0013]在一些实施例中所述基于时间序列方法，确定所述第N次循环充放电数据的趋[0014]基于时间序列方法对所述第N次循环充放电数据中每个数据点进行分解，得到每5[0017]将所述第N次循环的特征因子输入至特征预测模型，得到第N+1次循环的特征因[0020]直到所述第N+1次循环对应的电池容量小于预设容量值，得到目标容量预测值和6[0045]下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更7[0049]图1示出了本申请一个实施例提供的电池寿命预测方法的流程示意图。如图1所预测得到第N次循环之后的循环对应的电池容量。当预测得到的预测容量值小于预设容量8步预测第N次循环之后的循环对应的电池容量，最终得到目标电池的电池容量达到衰减阈行时间序列分析得到第N次循环充放电数据的趋势特征[0070]基于时间序列方法对第N次循环充放电数据中每个数据点进行分解，得到每个数9[0081]第N次循环的放电数据的趋势特征为各数据点的趋势特征的线性下降斜率，表达[0086]Sk=⃞o(soi-sw)(5)将第N+1次循环的特征因子输入至容量预测模型，得到第N+1次循环对应的电池容量的步[0092]直到第N+1次循环对应的电池容量小于预设容量值，得到目标容量预测值和对应[0096](3)判断第N+1次循环对应的电池容量是否小于预设容量值，如果第N+1次循环对[0098]b)返回执行特征预测和容量预测的步骤，即将第N次循环的特征因子输入至特征[0100]在这一步中，持续判断第N+1次循环对应的电池容量是否小于预设容量值，如果最常见和可预测的衰减模式，可以通过简单的数学模型进行预测和估计。极限衰减(End_阶段对应的上述构建容量预测子模型。通过各容量预测子模型分别对第N+1次循环的特征[0132]图2示出了本申请另一个实施例提供的电池寿命预测装置的结构示意图，为了便[0141]分解单元，用于基于时间序列方法对第N次循环充放电数据中每个数据点进行分[0147]直到第N+1次循环对应的电池容量小于预设容量值，得到目标容量预测值和对应包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)机器可读存储介质[0168]总线304包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一[0173]需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处图中各方框的组合可以由计算机程序或指令实现。这些程序或指令可被提供给通用计算或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能