一种预测电池的剩余电量的方法和系统

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专利状态

一种预测电池的剩余电量的方法和系统

有效

专利申请进度

申请

2016-01-22

申请公布

2016-06-15

授权

2018-09-14

预估到期

2036-01-22

专利基础信息

申请号	CN201610044076.3	申请日	2016-01-22
申请公布号	CN105676138A	申请公布日	2016-06-15
授权公布号	CN105676138B	授权公告日	2018-09-14
分类号	G01R31/36
分类	测量；测试;
申请人名称	广东志成冠军集团有限公司
申请人地址	广东省东莞市塘厦镇田心工业区广东志成冠军集团有限公司

专利法律状态

2018-09-14

授权

状态信息

授权
2016-07-13

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/36申请日:20160122
2016-06-15

公布

状态信息

公开

摘要

本发明涉及一种预测电池的剩余电量的方法和系统，包括：用于建立训练样本组的建立单元；用于获得所述训练样本组中的每个电池的放电电流和放电时间的关系曲线图的获得单元；用于对每一个所述关系曲线图进行重构，以便所述关系曲线图的放电电流按照预设的顺序依次排列的排列单元；用于将每一个重构后的关系曲线图作为卷积神经网络的输入信息，通过卷积神经网络提取所述关系曲线图的特征，输出所述特征至人工神经网络或径向基函数神经网络，以便对电池的剩余电量进行预测的输出单元。可见，该预测电池的剩余电量的方法和系统，能够基于卷积神经网络算法实现电池SOC的预测，适用于各种复杂电池工况，可实施性强。

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