基于Xgboost模型预测储能系统中锂电池剩余循环寿命的方法
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基于Xgboost模型预测储能系统中锂电池剩余循环寿命的方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明涉及电力技术领域,且公开了一种基于Xgboost模型预测储能系统中锂电池剩余循环寿命的方法,包括以下步骤:S1:数据采集,采集储能电站运行过程中锂电池的实际运行数据;S2:数据清洗,对采集的数据进行整理;S3:特征选择,通过计算原始数据构造特征数据,并分析特征数据间的相关性。本发明采用应用广泛的寿命预测大数据模型,模型成熟、预测准确率高,采用调参优化方法,确定模型最优参数,提升预测模型的准确性,采用科学的方法对采集的原始数据进行数据清洗和特征提取,特征间相关性分析可更直观看到特征间相互关系,找出影响锂电池剩余循环寿命的重要因素。
本发明涉及电力技术领域,且公开了一种基于Xgboost模型预测储能系统中电池剩余循环寿命的方法,包括以下步骤:S1:数据采集,采集储能电站运行过程中锂电池的实际运行数据;S2:数据清洗,对采集的数据进行整理;S3:特征选择,通过计算原始数据构造特征数据,并分析特征数据间的相关性。本发明采用应用广泛的寿命预测大数据模型,模型成熟、预测准确率高,采用调参优化方法,确定模型最优参数,提升预测模型的准确性,采用科学的方法对采集的原始数据进行数据清洗和特征提取,特征间相关性分析可更直观看到特征间相互关系,找出影响锂电池剩余循环寿命的重要因素。
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