基本信息:
- 专利标题： 一种基于LSTM的电池内阻预测及故障预警方法
- 申请号：CN201911303278.5 申请日：2019-12-17
- 公开(公告)号：CN110988723A 公开(公告)日：2020-04-10
- 发明人： 张菲菲 , 王寅超 , 王俊霞 , 黄尚渊 , 秦辞海 , 徐灏逸 , 陆忠心 , 王月强 , 黄冬 , 杨勇 , 沈立 , 龚春彬 , 朱铮 , 汪胡根 , 乔飞 , 王俊生 , 许斌 , 盛誉 , 周永华 , 陆宝金
- 申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电建集团装备研究院有限公司
- 申请人地址： 上海市浦东新区源深路1122号
- 专利权人： 国网上海市电力公司,中国电建集团装备研究院有限公司
- 当前专利权人： 国网上海市电力公司,中国电建集团装备研究院有限公司
- 当前专利权人地址： 上海市浦东新区源深路1122号
- 代理机构： 上海元好知识产权代理有限公司
- 代理人： 徐雯琼; 章丽娟
- 主分类号： G01R31/389
- IPC分类号： G01R31/389 ; G01R31/367
摘要：
本发明提供一种基于LSTM的电池内阻预测及故障预警方法，该方法包含：S1、电池内阻变化原因分类；S2、选择n节电池的电池内阻影响因素参数作为基于长短时记忆法神经网络的电池内阻预测模型的输入；S3、构建基于长短时记忆法神经网络的电池内阻预测模型；S4、根据当前电池的电池内阻影响因素参数，得到当前的电池内阻数据和电池内阻变化率；S5、设定电池内阻阈值、电池内阻变化率阈值、充放电次数区间；S6、根据前述步骤的信息生成电池故障预警信息。其优点是：本发明通过基于长短时记忆法神经网络的电池内阻预测模型预测电池内阻，可以更加清晰快速的定位电池故障，简化了维护人员盲目检查电池的繁琐工序，为电池故障预警奠定基础。
公开/授权文献:
- CN110988723B 一种基于LSTM的电池内阻预测及故障预警方法 公开/授权日：2022-01-25