基于多尺度特征融合提取的电池健康状态估计系统

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基于多尺度特征融合提取的电池健康状态估计系统
申请号:CN202511104535
申请日期:2025-08-07
公开号:CN120951256A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本申请涉及电池健康管理技术领域,本申请提供一种基于多尺度特征融合提取的电池健康状态估计系统,包括:数据采集模块、特征处理模块、深度学习模型模块及结果展示模块;所述数据采集模块用于实时采集电池数据;所述特征处理模块用于提取电池数据的多尺度特征;所述深度学习模块用于构建并训练深度学习模型,输出实际SOH值;所述结果展示模块用于展示实际SOH值。本申请通过。本申请具有高精度、强鲁棒性的优点,适用于电动汽车、储能系统等场景的电池健康状态监测与估计。
技术关键词
多尺度特征融合 退化特征 数据采集模块 训练深度学习模型 长短期记忆网络 电池健康状态监测 电池健康管理 强鲁棒性 注意力机制 储能系统 滑动窗口 序列 电压 场景 动态