[發(fā)明專利]一種模型生成及電池劣化推測裝置、方法、介質(zhì)及設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110308218.3
• 申請日: 2021-03-23
• 公開（公告）號: CN113219341B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳九廷;連源
• 申請（專利權(quán)）人: 陳九廷;連源
• 主分類號: G01R31/367
• 分類號: G01R31/367;G01R31/392;G06F30/27
• 代理公司: 北京辰權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11619
• 代理人: 谷波

1.一種模型生成裝置，其特征在于，包括：

實測數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取測量得到的電池數(shù)據(jù)，其中，所述電池數(shù)據(jù)指包括電流、電壓和/或溫度的數(shù)據(jù)集；

實測數(shù)據(jù)存儲模塊，用于存儲所述實測數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的電池數(shù)據(jù)；

訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取模塊，用于從所述電池數(shù)據(jù)中獲取用于模型訓(xùn)練的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

預(yù)處理模塊，用于對所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

模型訓(xùn)練生成模塊，用于利用所述預(yù)處理模塊處理后的數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練得到訓(xùn)練后的模型；

模型存儲模塊，用于存儲所述模型訓(xùn)練生成模塊訓(xùn)練后的模型；

模型輸出模塊，用于輸出訓(xùn)練后的模型；

還包括：

模型訓(xùn)練參數(shù)訓(xùn)練模塊，用于訓(xùn)練所述模型訓(xùn)練生成模塊中模型訓(xùn)練的參數(shù)；

所述模型訓(xùn)練參數(shù)訓(xùn)練模塊，具體用于使用所述模型訓(xùn)練參數(shù)訓(xùn)練模塊訓(xùn)練后的參數(shù)調(diào)整所述模型訓(xùn)練生成模塊中的壓縮器的大小、值和/或步長參數(shù)；

調(diào)整池化器的大小、值和/或步長參數(shù)；

調(diào)整模型的訓(xùn)練速度；

調(diào)整模型的電池損失計算方法；

調(diào)整數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練集和驗證集切分點；

調(diào)整優(yōu)化器的函數(shù)種類和調(diào)參數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述實測數(shù)據(jù)獲取模塊還用于：

獲取經(jīng)劣化推測裝置推測后的電池數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述模型訓(xùn)練參數(shù)訓(xùn)練模塊具體包括：

利用深度學(xué)習(xí)模型、機械學(xué)習(xí)模型和/或線性回歸分析方法對所述模型訓(xùn)練生成模塊中的參數(shù)進行訓(xùn)練。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的裝置，其特征在于，所述深度學(xué)習(xí)模型具體包括：

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和/或雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1～4任一項中所述的裝置，其特征在于，還包括：

驗證模塊，用于驗證訓(xùn)練后的所述模型是否正確。

6.一種電池劣化推測裝置，其特征在于，包括：

模型獲取模塊，用于從如權(quán)利要求1～5任一項中所述的模型生成裝置中獲取訓(xùn)練后的模型；

模型存儲模塊，用于存儲所述模型獲取模塊獲取的模型；

電池數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取電池數(shù)據(jù)，其中，所述電池數(shù)據(jù)包括：電流、電壓和/或溫度；

數(shù)據(jù)存儲模塊，用于存儲所述電池數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的電池數(shù)據(jù)；

計算模塊，用于通過所述模型獲取模塊獲取的模型以及所述電池數(shù)據(jù)計算蓄電池的電池劣化程度；

顯示處理模塊及顯示模塊，用于對所述計算模塊計算得到的電池劣化程度數(shù)據(jù)進行處理并顯示。

7.一種模型生成方法，應(yīng)用于如權(quán)利要求1～5任一項中所述的裝置上，其特征在于，包括：

利用所述實測數(shù)據(jù)獲取模塊獲取蓄電池從第一時刻到第二時刻的電池充放電電池數(shù)據(jù)并存儲至所述實測數(shù)據(jù)存儲模塊中；

從所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的所述電池數(shù)據(jù)中選取一部分數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

對所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

利用所述模型訓(xùn)練參數(shù)訓(xùn)練模塊對所述模型訓(xùn)練生成模塊中模型訓(xùn)練的參數(shù)進行訓(xùn)練；

使用所述模型訓(xùn)練參數(shù)訓(xùn)練模塊訓(xùn)練后的參數(shù)調(diào)整所述模型訓(xùn)練生成模塊中的參數(shù)，優(yōu)化器的函數(shù)種類和各種調(diào)參數(shù)據(jù)后，得到新的模型訓(xùn)練生成模塊；

將訓(xùn)練后的模型訓(xùn)練生成模塊導(dǎo)入經(jīng)預(yù)處理后的所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)并進行模型訓(xùn)練。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述對所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行預(yù)處理具體包括：

數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)增加、數(shù)據(jù)縮減和/或數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。