基于DICEEMDAN与混合深度学习的储能锂电池寿命预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511028909.2

申请日：

2025-07-25

公开(公告)号：

CN120522583B

公开(公告)日：

2025-10-10

发明(设计)人：

柯欣江魏春余淞章成

申请人：

浙江工业大学

申请人地址：

310014 浙江省杭州市拱墅区朝晖六区潮王路18号

IPC主分类号：

G01R31/367

IPC分类号：

G01R31/396 G01R31/392 G06F18/10 G06F18/213 G06N3/0464 G06N3/08

代理机构：

杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241

代理人：

王利强

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

浙江省杭州市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-09-09	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/367申请日:20250725
2025-10-10	授权	授权
2025-08-22	公开	公开

共 50 条

[1]

基于DICEEMDAN与混合深度学习的储能锂电池寿命预测方法 [P].

柯欣江 ;

魏春 ;

余淞 ;

章成 .

中国专利 :CN120522583A ,2025-08-22

[2]

基于深度学习的新能源汽车锂电池寿命与故障预测方法及系统 [P].

赵梓译 ;

潘俊杰 ;

尤芳敏 ;

邢晓洁 ;

王琳 .

中国专利 :CN119780733A ,2025-04-08

[3]

锂电池寿命预测的深度学习方法、装置及系统 [P].

任磊 ;

赵力 .

中国专利 :CN112016237A ,2020-12-01

[4]

一种基于多尺度集成深度学习模型的锂电池寿命预测方法 [P].

石如玉 ;

刘二宁 ;

陈莉娟 ;

李嘉欣 .

中国专利 :CN117473864A ,2024-01-30

[5]

一种基于EMD框架的锂电池寿命预测方法 [P].

王鑫 ;

李文奇 .

中国专利 :CN120847618A ,2025-10-28

[6]

基于特征筛选的锂电池寿命预测方法 [P].

袁烨 ;

马贵君 ;

华丰 ;

丁汉 .

中国专利 :CN111832221A ,2020-10-27

[7]

一种基于锂电池寿命预测的车用混合储能系统 [P].

李建威 ;

何洪文 ;

汪伟 ;

王薛超 ;

衣丰艳 ;

岑威 ;

李贺 .

中国专利 :CN112757921B ,2021-05-07

[8]

锂电池的电池剩余寿命预测方法及装置 [P].

王桂林 ;

贾敏 ;

张建华 ;

张继东 ;

高俊峰 .

中国专利 :CN119044806A ,2024-11-29

[9]

一种车用储能锂电池剩余使用寿命预测方法和系统 [P].

蒋凌 ;

顾菊平 ;

华亮 ;

张新松 ;

朱永乐 ;

程天宇 ;

周伯俊 ;

赵佳皓 ;

言淳恺 .

中国专利 :CN120103189A ,2025-06-06

[10]

基于深度学习算法的退役锂电池梯次利用分选重组及剩余寿命预测方法 [P].

魏加强 ;

查方林 ;

吴俊杰 ;

万涛 ;

蔡宇峰 ;

刘奕奕 .

中国专利 :CN120928193A ,2025-11-11

← 1 2 3 4 5 →