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2023.01.17PCT/EP2021/0700192021.07.16WO2022/017984DE2022.01.27US2016349330A1,2016.12.01用于預報電動車輛車隊的車輛電池的剩余傳送給服務器(12)；(200)確定特定的車輛電池和根據條件概率預報所述車隊(10)的車輛電池2所述分母基于正態分布，或者基于均勻分布被確定。7.根據前述權利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，所述車輛電池(14.1、3程序時促使所述計算機執行根據權利要求1所述的4[0001]本發明涉及一種用于預報電動車輛車隊中的車輛電池的剩余使用壽命的計算機用壽命是其經濟價值和其效率的重要參量。因此了解SoH值如何隨著時間而降低是有用的的預報在當前的車輛電池管理系統中不可用輛企業)不能計算為未來剩余的車輛特定的剩余使用壽命。用于預報的可能性是值得期望[0003]在此尤其是令人感興趣的是：能夠預報車輛電池的剩余使用壽命將不超過特定前SoH值進行機器學習所使用的計算模型[0006]確定特定的車輛電池的剩余使用壽命在位于過去的時間點未超過預定的極限值[0007]根據條件概率預報所述車隊的[0009]確定特定車輛電池的剩余使用壽命在位于過去的時間點未超過預定的極限值的[0010]根據條件概率預報所述車隊的在通過計算機執行程序時促使所述計算機執行根據權利要求1所述的方[0012]本發明尤其是涉及使用電動車隊車輛的云連接性的用于進行車輛單獨的SoH預測5件尚未完全被涵蓋時本發明也已經允許對于剩余使用壽命(例如80％剩余容量極限)的預量的車輛電池在位于過去的時間點具有未超過預定極限值的剩[0027]另一優選設計方案的特征在于，利用最小描述長度準則來確定貝葉斯網絡的結6[0035]每個電動車輛10.1、10.2、、10.n此外具有移動無線電通信裝置20.1、10.n可以與車輛車隊10的服務器12和[0039]要確定的參量被定義為對于在特定時間點t具有特定特征向量x(t)的車輛電池事件發生直至最后的時間戳。在時間點tK的事件狀態被定義為bix=iTisthl,其中被7[0048]其中x表示給定車輛電池的特征向量。由流程圖的第二步驟200代表該概率的確eventpredictioninlongitudinaldata”，IEEETransactionsonKnowledgeand[0053]因此，商是針對單獨的車輛電池在位于過去的時間點t已經不超過其預料的總使的邊的集合。貝葉斯網絡例如從出版物″Bayesiannetworkclassifiers″，Machine[0063]本發明涉及其中僅存在數據的有限集合用于估計事件的先驗概率(prior8[0068]F(t)＝P(T≤t)＝1_P(T＞t)＝1_S(t)，也即院=1-$(t)9[

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