[发明专利]一种基于图神经网络的锂离子电池健康状态预测方法在审
| 申请号： | 202210178592.0 | 申请日： | 2022-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN114675186A | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 杨宁;余涛 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/378;G01R31/392;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于图神经网络的锂离子电池健康状态预测方法。所述方法包括以下步骤：获取锂离子电池各个半循环的健康状态；构建图的节点、节点的特征和标签，并设定窗口大小；将图数据划分为训练集、验证集和测试集，并对图数据进行归一化处理；采用图神经网络的方法对训练集数据进行训练学习，并对测试集样本进行测试，从而实现锂离子电池健康状态预测。本发明既可综合考量，又可以考虑历史充放电对未来健康状态的影响，故本发明准确率相对更高；此外，本发明避免了繁杂的对电压、电流和温度的特征工程工作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 锂离子电池 健康 状态 预测 方法 | ||
【主权项】：
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