| 专利号 | 202411396800X | 申请日 | 2024-10-09 | 专利名称 | 基于预训练大语言模型的电池健康状态估计方法与系统 |
| 授权日 | 2025-02-11 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 商云龙;张震;张承慧;朱昱豪;顾鑫 |
| 主分类号 | G01R31/367 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于锂离子电池技术领域，提供了基于预训练大语言模型的电池健康状态估计方法与系统，其技术方案为融合多循环充电信息进行候选电压组合，以高效获取候选特征，通过建立的恒流充电阶段的电压‑充电量曲线，不需要完整的充放电数据，也不需要建立复杂的数学模型或电化学模型，即可提取出有效的候选特征，同时借助预训练大语言模型和模型微调技术实现了电池健康状态连续、可靠和准确估计。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新能源产业 智能电网产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
