项目推荐|实车数据驱动的动力电池SOH估计与寿命预测 (第26项)
创始人
2025-10-30 20:32:04
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为进一步推动汽车科技创新与产业创新融合发展,促进科技成果转化为现实生产力,“繁星计划”将持续推荐新能源、新材料、智能网联、飞行汽车、人工智能、具身智能、先进制造等领域不同产业化阶段成果,加速技术价值释放。

项目介绍

项目单位

重庆大学

技术领域

新能源

项目阶段

工程化阶段

项目简介

新能源汽车(NEV)动力电池的健康状态(SOH)在服役过程中发生衰退,导致可用容量降低、峰值功率下降,影响整车服役状态和车辆用户的使用体验。这些问题为零部件供应商生产制造、整车厂家预测运维和第三方后市场服务带来了挑战。针对现有技术瓶颈,面向紧迫的产业需求,团队与中国汽车工程研究院有限公司、长安汽车、赛力斯汽车、比亚迪等企业开展紧密的产学研协同攻关,同时与建立了密切的学术合作关系,提出了基于多模态深度融合框架的SOH评估与预测模型。

从NEV海量历史运行数据中提取整车状态、用户行为习惯、电池老化状态等多维度特征,利用无监督学习方法实现动力电池衰减模式聚类,建立了泛化能力强、准确性高的多模态深度神经网络模型实现SOH的估计,构建多任务学习网络实现电池容量衰减轨迹、老化速率、跳水点、寿命终点等多目标寿命预测,融合物理信息和神经网络模型,引入迁移学习技术进一步增强模型性能。

项目相关算法应用于长安汽车大数据平台、中国汽研动力电池快速检测装备和云端监管平台等,实现大规模动力电池SOH评估与预测。

【声明】

1. 成果信息由提供单位负责,实效性随技术进展调整

参与“繁星计划

各团队可将科技成果信息表、团队介绍(如有)、项目商业计划书(如有)发送至邮箱songxin@sae-china.org 参与“繁星计划”及相关活动,主题以“单位/团队名称-成果名称”命名。

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