基于多健康因子的锂离子电池健康状态估计方法
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基于多健康因子的锂离子电池健康状态估计方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于多健康因子的锂离子电池健康状态估计方法,属于电池管理技术领域,主要解决在快速充电条件下电池健康状态估计精度不高的问题。基于电池快速充放电循环实验中的电压和电流测试数据,从恒流充电过程中提取健康因子组成特征向量,特征向量包含充电过程中局部电压区间内的充电时间、充电能量和信息熵。以特征向量为输入,电池SOH为输出建立高斯过程回归预测模型,并用实验数据对高斯过程回归模型进行训练。在线状态下,获取输入特征向量,输入到已训练的高斯过程回归模型中,可以对电池SOH进行预测。本发明不需要建立复杂的电池物理模型,通过数据驱动的方法,可实现电池SOH在线评估,具有非常高的精确度和较好的通用性。
本发明公开了一种基于多健康因子的离子电池健康状态估计方法,属于电池管理技术领域,主要解决在快速充电条件下电池健康状态估计精度不高的问题。基于电池快速充放电循环实验中的电压和电流测试数据,从恒流充电过程中提取健康因子组成特征向量,特征向量包含充电过程中局部电压区间内的充电时间、充电能量和信息熵。以特征向量为输入,电池SOH为输出建立高斯过程回归预测模型,并用实验数据对高斯过程回归模型进行训练。在线状态下,获取输入特征向量,输入到已训练的高斯过程回归模型中,可以对电池SOH进行预测。本发明不需要建立复杂的电池物理模型,通过数据驱动的方法,可实现电池SOH在线评估,具有非常高的精确度和较好的通用性。
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