利用机器学习模型预测电池健康状况的方法和系统

摘要

本发明提供了一种利用机器学习模型预测基于电池满负载下的行驶距离的电池健康状况的方法和系统。该方法包括:远程获取车辆历史信息，其中车辆历史信息包括以下至少一个:里程表读数、电池充电状态、车速、电池模块温度和电池电压；根据车辆在电池满负载下行驶的距离和车辆历史信息之间的关系，创建行驶距离模型；通过使用车辆实时远程信息作为模型输入，基于行驶距离模型获取车辆在电池满负载下行驶的距离；将获取的距离与距离参考值进行比较，预测车辆的电池健康状况。

说明书

PCT国内申请，说明书已公开。