公开(公告)号：CN118153625A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410247419.0

申请日：2024-03-05

Applicant: 重庆邮电大学工业互联网研究院

Inventor： 黄庆卿 ,  刘洋 ,  韩延 ,  张焱 ,  王杰 ,  王佩月 ,  王平

IPC: G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/098 ,  G06N3/082 ,  G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/213 ,  G01R31/367 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明涉及一种锂电池荷电状态预测方法，包括：各客户端将锂电池运行过程中的运行数据进行归一化处理，构建本地训练集；各个客户端利用本地训练集对锂电池预测模型训练预设的次数得到局部模型，并利用自适应模型权重剪枝策略对局部模型的参数进行剪枝，并接收服务器聚合后的全局模型；直至达到预设的次数后，得到训练好的锂电池预测模型，将待验证的数据输入训练好的锂电池预测模型得到电池荷电状态的初始预测结果；利用高斯分布计算权重的加权回归优化Savitzky‑Golay滤波器对初始预测结果进行过滤得到最终的预测结果，本发明显著提升了锂电池荷电状态预测的准确度，同时也节约中心服务器的计算开销。