[發明專利]一種基于LSSVM的SOC在線監測方法及其儲存介質有效
| 申請號： | 202011607506.0 | 申請日： | 2020-12-30 |
| 公開（公告）號： | CN112782588B | 公開（公告）日： | 2023-02-17 |
| 發明（設計）人： | 唐旭日;李春喜;魏高義 | 申請（專利權）人： | 深圳市加碼能源科技有限公司 |
| 主分類號： | G01R31/367 | 分類號： | G01R31/367;G01R31/382 |
| 代理公司： | 上海微策知識產權代理事務所(普通合伙) 31333 | 代理人： | 湯俊明 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市南山區粵海街道濱海*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 lssvm soc 在線 監測 方法 及其 儲存 介質 | ||
1.一種基于LSSVM的SOC在線監測方法，其特征在于，包括：
獲取實時報文數據，提取實時特征數據；
LSSVM模型輸入實時特征數據，得到預測SOC；
所述實時特征數據包括當前電壓、當前電流、當前電量和當前SOC；
所述LSSVM模型輸入實時特征數據，得到預測SOC，并進行SOC判斷，所述SOC判斷包括SOC下降判斷和SOC增長異常判斷；
所述SOC下降判斷中，當當前SOC小于上一時刻SOC時，對SOC進行矯正；所述SOC矯正為使用預測SOC代替當前SOC；
所述SOC增長異常判斷中，SOC增長的計算公式為，當SOC增長大于等于30%時，SOC增長出現異常，停止充電。
2.根據權利要求1所述的基于LSSVM的SOC在線監測方法，其特征在于，所述LSSVM模型的構建方法包括：
獲取歷史報文數據，并提取歷史特征數據，對LSSVM模型進行訓練，得到LSSVM模型。
3.根據權利要求2所述的基于LSSVM的SOC在線監測方法，其特征在于，所述歷史特征數據包括歷史電壓、歷史電流、歷史電量和歷史SOC。
4.根據權利要求 3所述的基于LSSVM的SOC在線監測方法，其特征在于，所述歷史特征數據進行歸一化，得到歸一化數據，對LSSVM模型進行訓練。
5.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質用于存儲計算機程序，所述計算機程序用于執行權利要求1～4中任一項所述的基于LSSVM的SOC在線監測方法。
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