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DE102021203865A1 - Verfahren und Vorrichtung zum Bewerten eines relativen Alterungszustands einer Gerätebatterie auf Basis einer Gerätegruppen-basierenden Serienstreuung der Gerätebatterien - Google Patents

Verfahren und Vorrichtung zum Bewerten eines relativen Alterungszustands einer Gerätebatterie auf Basis einer Gerätegruppen-basierenden Serienstreuung der Gerätebatterien Download PDF

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Germany
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battery
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device battery
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German (de)
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Volker Doege
Christian Simonis
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Robert Bosch GmbH
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Robert Bosch GmbH
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115964945A (zh) * 2022-12-27 2023-04-14 浙江长三角车联网安全技术有限公司 一种基于数据挖掘的充电桩充电失效分析方法及系统
CN116430244A (zh) * 2023-06-14 2023-07-14 聊城大学 一种基于电压电流特征的动力电池健康状态估计方法
CN118425810A (zh) * 2024-07-04 2024-08-02 成都赛力斯科技有限公司 电池荷电状态的估算方法及装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019199219A1 (en) 2018-04-09 2019-10-17 Scania Cv Ab Methods and control units for determining an extended state of health of a component and for control of a component

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019199219A1 (en) 2018-04-09 2019-10-17 Scania Cv Ab Methods and control units for determining an extended state of health of a component and for control of a component

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115964945A (zh) * 2022-12-27 2023-04-14 浙江长三角车联网安全技术有限公司 一种基于数据挖掘的充电桩充电失效分析方法及系统
CN116430244A (zh) * 2023-06-14 2023-07-14 聊城大学 一种基于电压电流特征的动力电池健康状态估计方法
CN116430244B (zh) * 2023-06-14 2023-08-15 聊城大学 一种基于电压电流特征的动力电池健康状态估计方法
CN118425810A (zh) * 2024-07-04 2024-08-02 成都赛力斯科技有限公司 电池荷电状态的估算方法及装置

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