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[發明專利]電池SOH評估模型的構建方法及電池SOH值的評估方法在審

專利信息
申請號: 202110376223.8 申請日: 2021-04-07
公開(公告)號: CN113111580A 公開(公告)日: 2021-07-13
發明(設計)人: 郭毅 申請(專利權)人: 東軟睿馳汽車技術(沈陽)有限公司
主分類號: G06F30/27 分類號: G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京超成律師事務所 11646 代理人: 張芮
地址: 110000 遼寧*** 國省代碼: 遼寧;21
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 電池 soh 評估 模型 構建 方法
【說明書】:

發明提供了一種電池SOH評估模型的構建方法及電池SOH值的評估方法,涉及電池評估技術領域,包括:獲取第一訓練數據集和第二訓練數據集;其中,所述第一訓練數據集包括多個未標注SOH標簽的第一電池數據樣本,所述第二訓練數據集包括多個標注SOH標簽的第二電池數據樣本,所述第二訓練數據集的樣本數量遠小于所述第一訓練數據集的樣本數量;基于所述第一訓練數據集內各個所述第一電池數據樣本之間的樣本間隔,從所述第一訓練數據集中確定多個樣本對,并利用各個所述樣本對對預先構建的相似度模型進行訓練;根據訓練得到的相似度模型和/或所述第二訓練數據集構建電池SOH評估模型。本發明可以有效降低電池SOH評估的難度和成本。

技術領域

本發明涉及電池評估技術領域,尤其是涉及一種電池SOH評估模型的構建方法及電池SOH值的評估方法。

背景技術

隨著科技的進步,電池廣泛應用于各種行業并占據重要地位,而電池的性能會隨著電池的使用時間、充放電電量、電動車的行駛里程變化。目前,為對SOH(State ofHealth,電池健康度)進行評估,通常需要獲取大量在不同條件下的實驗標定的SOH標簽作為模型訓練數據的標簽,而在實際應用中,收集大量規模的帶有SOH標簽的訓練數據需要花費大量的成本和時間,從而增加了電池SOH評估的難度和成本。

發明內容

有鑒于此,本發明的目的在于提供一種電池SOH評估模型的構建方法及電池SOH值的評估方法,可以有效降低電池SOH評估的難度和成本。

第一方面,本發明實施例提供了一種電池SOH評估模型的構建方法,包括:獲取第一訓練數據集和第二訓練數據集;其中,所述第一訓練數據集包括多個未標注SOH標簽的第一電池數據樣本,所述第二訓練數據集包括多個標注SOH標簽的第二電池數據樣本,所述第二訓練數據集的樣本數量遠小于所述第一訓練數據集的樣本數量;基于所述第一訓練數據集內各個所述第一電池數據樣本之間的樣本間隔,從所述第一訓練數據集中確定多個樣本對,并利用各個所述樣本對對預先構建的相似度模型進行訓練;根據訓練得到的相似度模型和/或所述第二訓練數據集構建電池SOH評估模型。

在一種實施方式中,所述基于第一訓練數據集內各個所述第一電池數據樣本之間的樣本間隔,從所述第一訓練數據集中確定多個樣本對的步驟,包括:從所述第一訓練數據集中隨機抽取第一電池數據樣本作為錨點樣本;對于每個錨點樣本,根據該錨點樣本與所述第一訓練數據集中其余第一電池數據樣本之間的樣本間隔,從所述第一訓練數據集中確定該錨點樣本分別對應的正樣本和負樣本;將該錨點樣本與該錨點樣本對應的正樣本和/或負樣本組合成樣本對。

在一種實施方式中,所述根據該錨點樣本與所述第一訓練數據集中其余第一電池數據樣本之間的樣本間隔,從所述第一訓練數據集中確定該錨點樣本分別對應的正樣本和負樣本的步驟,包括:對于所述第一訓練數據集中除該錨點樣本之外的每個第一電池數據樣本,根據該錨點樣本的使用時間與該第一電池數據樣本的使用時間,計算該錨點樣本與該第一電池數據樣本之間的時間間隔;如果所述時間間隔小于第一間隔閾值,確定該第一電池數據樣本為該錨點樣本對應的正樣本;如果所述時間間隔大于第二間隔閾值,確定該第一電池數據樣本為該錨點樣本對應的負樣本;其中,所述第二間隔閾值大于或等于所述第一間隔閾值;和/或;對于所述第一訓練數據集中除該錨點樣本之外的每個第一電池數據樣本,根據該錨點樣本對應的行駛里程與該第一電池數據樣本對應的行駛里程,計算該錨點樣本與該第一電池數據樣本之間的里程間隔;如果所述里程間隔小于第三間隔閾值,確定該第一電池數據樣本為該錨點樣本對應得到正樣本;如果所述里程間隔大于第四間隔閾值,確定該第一電池數據樣本為該錨點樣本對應的負樣本;其中,所述第四間隔閾值大于或等于所述第三間隔閾值。

在一種實施方式中,所述相似度模型包括特征映射層和第一回歸層;所述利用各個所述樣本對對預先構建的相似度模型進行訓練的步驟,包括:通過所述特征映射層對所述樣本對進行特征映射,得到所述樣本對的樣本距離;通過第一回歸層根據所述樣本距離確定所述樣本對中各個樣本之間的相似程度;根據所述相似程度和預設損失函數對相似度模型的參數進行更新。

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