基于联邦学习的在线式电池循环寿命预测系统及方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111445931.9

申请日：

2021-12-01

公开(公告)号：

CN114066100B

公开(公告)日：

2024-06-25

发明(设计)人：

任强

申请人：

深圳市新威尔电子有限公司

申请人地址：

518000 广东省深圳市福田区梅林街道梅都社区中康路128号卓越梅林中心广场（北区）3号楼1206

IPC主分类号：

G01R31/367

IPC分类号：

G01R31/392

代理机构：

代理人：

法律状态：

授权

国省代码：

广东省深圳市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-06-25	授权	授权

共 50 条

[1]

基于联邦学习的在线式电池循环寿命预测系统及方法 [P].

任强 .

中国专利 :CN114066100A ,2022-02-18

[2]

电池循环寿命的预测方法及预测系统 [P].

陈伟 ;

李树军 ;

唐堃 .

中国专利 :CN121208681A ,2025-12-26

[3]

基于迁移学习的电池寿命预测方法、系统、设备及介质 [P].

曹宇 ;

闻新 ;

梁鸿宇 ;

龙弟之 .

中国专利 :CN119395556A ,2025-02-07

[4]

基于联邦学习的短期负荷预测方法及装置 [P].

王梦迪 ;

辛锐 ;

左志峰 ;

葛茵茵 ;

陈曦 ;

张鹏飞 ;

常永娟 ;

郑涛 .

中国专利 :CN119578651A ,2025-03-07

[5]

基于联邦学习和LSTM的刀具剩余寿命预测方法及系统 [P].

袁烨 ;

张永 ;

全亮 ;

王茂霖 ;

刘浩 .

中国专利 :CN115587543A ,2023-01-10

[6]

一种基于联邦学习的系统能源预测方法及预测系统 [P].

张泰 ;

张颖 ;

杜书 ;

廖彬宇 ;

杨波 ;

陈少磊 ;

郭琳 ;

王劲草 ;

张晓蕾 ;

汪晓帆 ;

张晶 ;

李发均 .

中国专利 :CN120911672A ,2025-11-07

[7]

基于时空联邦学习的电力系统数据异常预测方法及系统 [P].

卢锐轩 ;

张靖 ;

姚振 ;

孙佳丽 ;

张翠翠 ;

贾兆红 ;

黄振华 ;

李春春 .

中国专利 :CN120336901A ,2025-07-18

[8]

基于联邦学习的电力负荷预测系统及其训练方法 [P].

李雅洁 ;

王涛 ;

沈佳 ;

樊茂 ;

尹蕊 ;

杨柳 ;

胡新苗 ;

陈淑婷 ;

曹源 ;

张腾 ;

明涛 ;

马斌 ;

张海波 ;

任丹 .

中国专利 :CN119561013A ,2025-03-04

[9]

一种训练储能电池寿命预测模型的联邦学习方法及相关装置 [P].

张小科 ;

张少锋 ;

刘阳 ;

王雪丹 ;

王景钢 ;

刘哲 ;

滕卫军 ;

孙鑫 ;

徐鹏煜 ;

吕游 .

中国专利 :CN120671776A ,2025-09-19

[10]

基于循环测试的锂电池寿命预测方法及系统 [P].

查乾宇 ;

王晓亚 ;

韩友国 .

中国专利 :CN118444173A ,2024-08-06

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