基于 Transformer 的图神经网络在 AIoT 电池交换服务中的电池续航预测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过结合 AIoT 技术和电池交换服务，提出了基于 SEB-Transformer 的电动自行车电池剩余里程预测模型，该模型在实时调整最佳骑行路线和优化用户体验方面展现出了卓越的性能，促使共享电动自行车生态系统发展朝着更可靠、用户友好和可持续的交通方式。
本研究探讨了利用报废电动车电池进行电网能量存储的策略。通过机器学习模型和初始容量，开发了四种健康估计模型，其中选定的模型在测试数据上实现了低于2.3%的平均绝对百分比误差。此外，提出了一种自适应在线健康估计算法，限制了在线部署过程中的估计误差。研究初步证明了报废电池再利用于第二生命应用的可行性，具有电网能量存储使用潜力。
