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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國(guó)電力科學(xué)研究院有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種電池系統(tǒng)電壓極差的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119337751B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411902766.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種電池系統(tǒng)電壓極差的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法及裝置是由李相俊;高波;官亦標(biāo);賈學(xué)翠;李焓寧;王凱豐設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種電池系統(tǒng)電壓極差的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于儲(chǔ)能電池技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種電池系統(tǒng)電壓極差的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法及裝置；所述方法包括：采集電池簇的電池運(yùn)行數(shù)據(jù)；所述電池運(yùn)行數(shù)據(jù)包括單體電池極差數(shù)據(jù)、電池簇充放電功率和電池簇總電壓數(shù)據(jù)；將所述電池運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型中預(yù)測(cè)，獲得電池簇未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的電壓極差預(yù)測(cè)結(jié)果；其中，所述預(yù)先訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型為BiGRU?Transformer?LSTM模型。本發(fā)明采用BiGRU?Transformer?LSTM三種不同架構(gòu)的混合模型，能有效預(yù)測(cè)電池電壓極差變化，可由當(dāng)前電壓、功率信息預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的電壓極差變化，并具有電壓一致性評(píng)估功能；該方法有助于合理規(guī)劃電池組的充放電策略，延長(zhǎng)電池壽命，提高電池的安全性、可靠性。

本發(fā)明授權(quán)一種電池系統(tǒng)電壓極差的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種電池系統(tǒng)電壓極差的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：采集電池簇的電池運(yùn)行數(shù)據(jù)；所述電池運(yùn)行數(shù)據(jù)包括單體電池極差數(shù)據(jù)、電池簇充放電功率和電池簇總電壓數(shù)據(jù)；將所述電池運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型中預(yù)測(cè)，獲得電池簇未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的電壓極差預(yù)測(cè)結(jié)果；其中，所述預(yù)先訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型為BiGRU-Transformer-LSTM模型；所述BiGRU-Transformer-LSTM模型包括依次連接BiGRU層、Transformer層、LSTM層、全連接層和激活函數(shù)；所述BiGRU層，用于對(duì)輸入的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行正向和逆向編碼，捕捉雙向依賴(lài)信息，輸出特征序列；所述Transformer層，用于接收BiGRU層的輸出，利用多頭自注意力機(jī)制對(duì)時(shí)間序列的所有位置進(jìn)行全局特征建模，輸出經(jīng)過(guò)全局特征建模后的特征序列；LSTM層為雙層LSTM層，包括第一層LSTM和第二層LSTM；第一層LSTM，用于進(jìn)一步提取經(jīng)過(guò)全局特征建模后的特征序列的時(shí)間依賴(lài)關(guān)系，輸出經(jīng)過(guò)第一層LSTM處理后的時(shí)間步特征；第二層LSTM，用于接收第一層LSTM的輸出，并結(jié)合長(zhǎng)期依賴(lài)特征，生成最終的輸出特征；全連接層和激活函數(shù)，用于將LSTM層最終的輸出特征映射為預(yù)測(cè)結(jié)果。

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