基于混合神经网络的锂离子电池SOH预测方法及装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510666591.4

申请日：

2025-05-22

公开(公告)号：

CN120539612A

公开(公告)日：

2025-08-26

发明(设计)人：

刘征宇刘易宁张野武川清张书帆孙超

申请人：

合肥工业大学

申请人地址：

230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

IPC主分类号：

G01R31/392

IPC分类号：

G01R31/378 G01R31/396 G01R31/367

代理机构：

上海汉之律师事务所 31378

代理人：

秦超

法律状态：

公开

国省代码：

安徽省合肥市

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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
2025-08-26	公开	公开
2025-09-12	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/392申请日:20250522

共 50 条

[1]

基于混合神经网络的锂离子电池SOC估计方法 [P].

杨星海 ;

申青山 ;

上官凤洋 ;

张淑蕙 ;

任子赫 ;

王景景 .

中国专利 :CN117973442A ,2024-05-03

[2]

基于时间卷积神经网络的锂离子电池剩余寿命预测方法 [P].

王华庆 ;

郭旭东 ;

马波 ;

宋浏阳 .

中国专利 :CN113777496A ,2021-12-10

[3]

一种基于神经网络的锂离子电池剩余寿命预测方法及设备 [P].

曾念荣 .

中国专利 :CN119758095A ,2025-04-04

[4]

基于GA算法优化改进GRU神经网络的锂离子电池SOH估计方法 [P].

玄东吉 ;

陈建龙 ;

陈聪 ;

卢陈雷 ;

刘胜南 ;

谈佳淇 ;

胡浩钦 .

中国专利 :CN113687242A ,2021-11-23

[5]

基于自动神经网络搜索的锂离子电池机械强度预测方法 [P].

李整 ;

张健 ;

李水 ;

宋冰洁 .

中国专利 :CN107092733A ,2017-08-25

[6]

基于改进灰狼优化算法的RBF神经网络的锂离子电池SOH估计方法 [P].

武骥 ;

方雷超 ;

刘兴涛 ;

王丽 .

中国专利 :CN114895206A ,2022-08-12

[7]

基于LSTM神经网络预测锂离子电池剩余使用寿命方法 [P].

周娟 ;

王梅鑫 ;

林加顺 ;

杨晓全 ;

孙啸 ;

原亚雷 ;

钊翔坤 .

中国专利 :CN113093020B ,2021-07-09

[8]

一种基于循环神经网络的锂离子电池SOC预测方法 [P].

王瑶 ;

程安宇 ;

程自立 ;

黄天祥 ;

余奇 ;

卓宏刚 .

中国专利 :CN108519556A ,2018-09-11

[9]

基于深度神经网络的锂离子电池预测与健康管理方法 [P].

高为 ;

杨建刚 ;

张向文 ;

黄源 ;

张斌 ;

黄品高 ;

邹水中 ;

任风华 ;

高原 ;

季运佳 ;

姜辉 .

中国专利 :CN120103155A ,2025-06-06

[10]

基于大数据和bp神经网络的锂离子电池SOC预测方法 [P].

王志平 ;

胡亚辉 ;

张志 ;

唐校 ;

王瀚墨 .

中国专利 :CN110045292A ,2019-07-23

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