应用领域

动力电池远程管理、运维
储能系统管理、运维

关键领域

1）通过对电池动态、老化行为的机理分析，运用相关性分析等方法确定电池老化状态相关的特征变量，建立电池健康状态和寿命的多维度评价体系；
2）通过大数据挖掘和分析，运用机器学习算法构建特征因子与电池系统健康状态的映射关系，实现电池健康与寿命的准确估计与预测；
3）通过大数据统计分析和电池系统失效机制分析，建立多安全因素融合的电池系统失效模型，实现电池安全性评估和运行风险评价。

技术指标

基于企业现有大数据平台开展面向运行工况的电池状态估计，实现平均误差5%以内的健康状态估计与寿命预测

合肥工业大学成果