1、“.....然后,从所述循环充放电布图如图所示,能量效率η的权重最高,其次,是极化电压和最大放电功率,其他特征数据的权重为,这说明能量效率η极化电压和最大放电功率,相对其他特征数据更加重要。新型电池单体分类方法及其系统分析原稿。所述服务器可以将所述其他特征数据进行剔除,据集进行约简,得到所述电池组的约简结果特征数据集聚类模块,用于根据所述约简结果特征数据集,采用模糊聚类算法,对所述电池组中的电池单体进行分类。首先,所述服务器可以采用粗糙集理论,对特征数据集进行处理,得到所述特征数据集中每个特征数据的权重。以上述实施例中所述力电池进行分类的效率。关键词电池分类循环放电数据集模糊算法具体内容针对现有技术中存在的问题,本文阐述种电池分类方法电池分类方法获取待分类的电池组的循环充放电数据,从所述充放电数据中提取所述电池组的特征数据集采用粗糙集理论......”。

2、“.....得到新型电池单体分类方法及其系统分析原稿较高电压,以驱动电机工作。现以节国内型号退运电池组为例,对其进行倍率充放电测试,测试曲线如图所示。图磷酸铁锂电池组的充放电曲线示意图从图可以看出,在充放电过程中,节磷酸铁锂电池的电压离散性较大。其中,健康状态最差的磷酸铁锂电池最先达到充放电截止电压阈值,锂电池组的电池属性权重分布图如图所示,能量效率η的权重最高,其次,是极化电压和最大放电功率,其他特征数据的权重为,这说明能量效率η极化电压和最大放电功率,相对其他特征数据更加重要。摘要本文提供的电池分类方法和系统,通过获取待分类的电池组的循类算法,对所述约简结果特征数据集进行聚类分析,对所述电池组中的电池单体进行分类。图实施步骤图图为本文提供的磷酸铁锂电池组的充放电曲线示意图。目前广泛应用于电动汽车领域的磷酸铁锂电池,大多是数十节电池通过串联或并联,形成个单元模组。其中......”。

3、“.....第节电池被分第类,第节电池被分第类,第节电池被分第类。第节电池第节电池第节电池极化较大,被单独分类筛选出来。新型电池单体分类方法及其系统分析原稿。首先,所述服务器可以采用粗糙集理论,对特征数据集进行处理,得到所述特征数据集中每个特征数据的,对所述约简结果特征数据集进行聚类分析,对所述电池组中的电池单体进行分类。所述服务器可以将所述其他特征数据进行剔除,只保留所述节磷酸铁锂电池的能量效率η极化电压和最大放电功率对应的特征数据,得到约简结果特征数据集。然后,所述服务器可以采用现有的模糊聚重。以上述实施例中所述的节磷酸铁锂电池组成的电池组为例,详细说明本文提供的技术方案。图为本文提供的磷酸铁锂电池组的电池属性权重分布图。服务器采用粗糙集理论,对所述节磷酸铁锂电池组成的电池组的特征数据集进行处理,可以得到所述特征数据集中每个特征数据的权重......”。

4、“.....服务器可以首先获取待分类的电池组的循环充放电数据,从所述充放电数据中提取所述电池组的特征数据集。比如,待分类的电池组包括节磷酸铁锂电池,所述服务器可以首先获取所述节磷酸铁锂电池的循环充放电数据,然后,从所述循环充放电的充放电曲线示意图。目前广泛应用于电动汽车领域的磷酸铁锂电池,大多是数十节电池通过串联或并联,形成个单元模组。其中,若干节电池通过串联可以达到较高电压,以驱动电机工作。现以节国内型号退运电池组为例,对其进行倍率充放电测试,测试曲线如图所示。图磷酸铁锂电池以从所述节磷酸铁锂电池组成的电池组的循环充放电数据中,提取所述节磷酸铁锂电池的特征数据集,其中,所述特征数据集可以包括所述节磷酸铁锂电池中的每节磷酸铁锂电池的种指标数据,分别为充电欧姆内阻放电欧姆内阻能量效率充电平均功率放电平均功率极化电压最大充电功率和最大放环充放电数据,从充放电数据中提取电池组的特征数据集......”。

5、“.....对特征数据集进行约简,得到电池组的约简结果特征数据集根据约简结果特征数据集,采用模糊聚类算法,对电池组中的电池单体进行分类。本文提供的电池分类方法和系统,可以适用于退运动力电池,提高了对退运重。以上述实施例中所述的节磷酸铁锂电池组成的电池组为例,详细说明本文提供的技术方案。图为本文提供的磷酸铁锂电池组的电池属性权重分布图。服务器采用粗糙集理论,对所述节磷酸铁锂电池组成的电池组的特征数据集进行处理,可以得到所述特征数据集中每个特征数据的权重。图磷酸较高电压,以驱动电机工作。现以节国内型号退运电池组为例,对其进行倍率充放电测试,测试曲线如图所示。图磷酸铁锂电池组的充放电曲线示意图从图可以看出,在充放电过程中,节磷酸铁锂电池的电压离散性较大。其中,健康状态最差的磷酸铁锂电池最先达到充放电截止电压阈值,环充放电数据中,提取用于表征所述节磷酸铁锂电池的电池特性的指标数据,构成特征数据集。然后......”。

6、“.....对所述特征数据集进行约简,将所述特征数据集中不重要的指标数据进行剔除,得到所述待分类电池组的约简结果特征数据集。所述服务器可以采用现有的模糊新型电池单体分类方法及其系统分析原稿的充放电曲线示意图从图可以看出,在充放电过程中,节磷酸铁锂电池的电压离散性较大。其中,健康状态最差的磷酸铁锂电池最先达到充放电截止电压阈值,并且,有若干节磷酸铁锂电池的充放电曲线比较接近。如果不经过特殊处理,很难仅凭充放电曲线,次将上述节磷酸铁锂电池进行合理分较高电压,以驱动电机工作。现以节国内型号退运电池组为例,对其进行倍率充放电测试,测试曲线如图所示。图磷酸铁锂电池组的充放电曲线示意图从图可以看出,在充放电过程中,节磷酸铁锂电池的电压离散性较大。其中,健康状态最差的磷酸铁锂电池最先达到充放电截止电压阈值,的影响不大或没有影响......”。

7、“.....得到约简结果特征数据集,然后,采用模糊聚类算法对约简结果特征数据集进行聚类分析,从而实现对所述电池组进行分类。图实施步骤图图为本文提供的磷酸铁锂电池ε。则达到终止条件之后,所述服务器可以将所述节磷酸铁锂电池分为类。图为本文提供的磷酸铁锂电池组的模糊聚类分布图,如图所示,所述节磷酸铁锂电池中,第节电池被分第类,第节电池被分第类,第节电池被分第类,第节电池被分第类。第节电池第节电池第节电池极化较大,被单独分类功率。所述服务器可以采用现有的粗糙集理论,对上述特征数据集进行约简,将其中不重要的指标数据进行剔除,得到所述待分类电池组的约简结果特征数据集。比如,所述服务器采用粗糙集理论对特征数据集进行约简处理时,发现能量效率充电平均功率和放电平均功率种指标数据,对电池分类重。以上述实施例中所述的节磷酸铁锂电池组成的电池组为例,详细说明本文提供的技术方案......”。

8、“.....服务器采用粗糙集理论,对所述节磷酸铁锂电池组成的电池组的特征数据集进行处理,可以得到所述特征数据集中每个特征数据的权重。图磷酸并且,有若干节磷酸铁锂电池的充放电曲线比较接近。如果不经过特殊处理,很难仅凭充放电曲线,次将上述节磷酸铁锂电池进行合理分类。新型电池单体分类方法及其系统分析原稿。技术方案下面以节磷酸铁锂电池组成的电池组作为待分类电池组,详细说明下本文提供的技术方案。服务器类算法,对所述约简结果特征数据集进行聚类分析,对所述电池组中的电池单体进行分类。图实施步骤图图为本文提供的磷酸铁锂电池组的充放电曲线示意图。目前广泛应用于电动汽车领域的磷酸铁锂电池,大多是数十节电池通过串联或并联,形成个单元模组。其中,若干节电池通过串联可以达电数据中,提取用于表征所述节磷酸铁锂电池的电池特性的指标数据,构成特征数据集。然后,所述服务器可以采用粗糙集理论......”。

9、“.....将所述特征数据集中不重要的指标数据进行剔除,得到所述待分类电池组的约简结果特征数据集。所述服务器可以采用现有的模糊聚类算选出来。服务器及其算法分析本文提供的电池分类方法中,服务器可以首先获取待分类的电池组的循环充放电数据,从所述充放电数据中提取所述电池组的特征数据集。比如,待分类的电池组包括节磷酸铁锂电池,所述服务器可以首先获取所述节磷酸铁锂电池的循环充放电数据,然后,从所述循新型电池单体分类方法及其系统分析原稿较高电压,以驱动电机工作。现以节国内型号退运电池组为例,对其进行倍率充放电测试,测试曲线如图所示。图磷酸铁锂电池组的充放电曲线示意图从图可以看出,在充放电过程中,节磷酸铁锂电池的电压离散性较大。其中,健康状态最差的磷酸铁锂电池最先达到充放电截止电压阈值,只保留所述节磷酸铁锂电池的能量效率η极化电压和最大放电功率对应的特征数据,得到约简结果特征数据集。然后......”。