公开(公告)号：CN110007854A

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201910130721.7

申请日：2019-02-21

Applicant: 湖南大唐先一科技有限公司 ,  大唐华银电力股份有限公司

Inventor： 邹光球 ,  刘文哲 ,  曾伟胜 ,  李高志 ,  李号彩 ,  李志金 ,  向春波 ,  刘克勤 ,  刘有志 ,  张景 ,  王波 ,  唐新华 ,  罗文理 ,  张博 ,  罗昊 ,  罗婵纯

IPC: G06F3/06

Abstract: 本发明公开了一种基于时序数据有损压缩方法及系统，该方法包括：将时间与数据值分别作为坐标系的两个轴，所有时序数据作为坐标系中的点，构建坐标系；在坐标系中，将每个点分别作为当前点，将当前点与时间在前的相邻点连直线，并将当前点与时间在后的相邻点连直线，以形成以当前点为折点的曲线，将曲线的斜率符合舍弃条件的当前点删除。本发明针对渐变的时序数据，采用斜率变化不大的数据点删除，将斜率变化大的数据点保留的压缩算法，压缩率比较高，压缩精度也比较高。

公开(公告)号：CN119224584A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411254391.X

申请日：2024-09-09

Applicant: 长沙理工大学 ,  湖南大唐先一科技有限公司 ,  大唐华银电力股份有限公司

Inventor： 刘宇涛 ,  王文 ,  李高志 ,  谢小鹏 ,  吴兆佳 ,  罗存 ,  金道元 ,  赵芳 ,  冯艺轩

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯优化的锂离子电池健康状态预测方法及系统，该方法包括：步骤1：获取电池充放电数据，对电池充放电数据进行预处理，并从预处理后的数据中提取关键健康因子；关键健康因子包括恒流充电时间、电压波动、放电容量随时间的变化率；步骤2：基于关键健康因子构建初始的BiSLTM模型，设置初始超参数组合，使用贝叶斯优化调整所述超参数得到最优超参数组合，并利用得到的最优超参数组合构建BiLSTM最优模型；步骤3：利用所述BiLSTM最优模型对电池的健康状态进行预测。本发明利用贝叶斯优化对BiLSTM模型的超参数进行优化，解决了BiLSTM超参数调优的问题，能在评估次数有限的情况下，高效找到全局最优解，大大降低了搜索时长，提高了模型的泛化效率。