基于充电片段数据和LightGBM模型的电池容量评估方法
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基于充电片段数据和LightGBM模型的电池容量评估方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开基于充电片段数据和LightGBM模型的电池容量评估方法,主要包括以下步骤:S1:建立电池荷电状态SOC模型;S2:充电片段数据库的建立;S3:数据挖掘包括数据预处理、数据探索、处理SOC异常数据三个实现步骤;S4:特征数据提取,将原始数据特征通过预处理过后得到的数据进行总结和抽取,获取影响电机超速故障的衍生特征因素;S5:建立模型,对于已提取的特征建立电池SOC与对应特征变量的对应关系数据集,选取基于LightGBM算法的模型对数据进行基于梯度的单面采样和互斥特征合并;S6:样本测试。本发明所述预测模型通过采集大量真实车辆数据作为数据来源,从指标参数中提取特征,结合正负样本测试结果,能够针对新能源电动汽车电池SOC进行精准的矫正。
本发明公开基于充电片段数据和LightGBM模型的电池容量评估方法,主要包括以下步骤:S1:建立电池荷电状态SOC模型;S2:充电片段数据库的建立;S3:数据挖掘包括数据预处理、数据探索、处理SOC异常数据三个实现步骤;S4:特征数据提取,将原始数据特征通过预处理过后得到的数据进行总结和抽取,获取影响电机超速故障的衍生特征因素;S5:建立模型,对于已提取的特征建立电池SOC与对应特征变量的对应关系数据集,选取基于LightGBM算法的模型对数据进行基于梯度的单面采样和互斥特征合并;S6:样本测试。本发明所述预测模型通过采集大量真实车辆数据作为数据来源,从指标参数中提取特征,结合正负样本测试结果,能够针对新能源电动汽车电池SOC进行精准的矫正。
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