深度学习的锂离子电池热失控预警方法
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深度学习的锂离子电池热失控预警方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明涉及锂电池技术领域,具体涉及一种深度学习的锂离子电池热失控预警方法,通过获取锂电池的原始数据集、获取外部环境数据和文本数据的融合特征、提取和选择相关健康指标、获取关键特征的时间特征向量、获取图卷积网络的输入、获取电池老化数据的空间特征、建立锂离子电池热失控预警模型及电池的安全预警评估步骤,从而实现高精度的电池热失控预警,提高锂离子电池热失控预警的速度和精度,有助于推动新能源储能安全的智能化进展,加速第四次工业革命在能源与储能行业的应用。
本发明涉及电池技术领域,具体涉及一种深度学习的锂离子电池热失控预警方法,通过获取锂电池的原始数据集、获取外部环境数据和文本数据的融合特征、提取和选择相关健康指标、获取关键特征的时间特征向量、获取图卷积网络的输入、获取电池老化数据的空间特征、建立锂离子电池热失控预警模型及电池的安全预警评估步骤,从而实现高精度的电池热失控预警,提高锂离子电池热失控预警的速度和精度,有助于推动新能源储能安全的智能化进展,加速第四次工业革命在能源与储能行业的应用。
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