本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的
锂电池寿命预测方法和系统,其方法包括:根据充放电曲线和Nernst模型的特征参数训练寿命预测模型;所述充放电曲线为在不同工况、不同寿命下两相反应锂电池的曲线;基于所述Nernst模型通过预设学习模型,输出不同工况、不同寿命下的充放电曲线概率簇;根据所述寿命预测模型、充放电曲线概率簇和传感器返回的针对锂电池的测量数据,通过卡尔曼滤波预测锂电池在下一时刻的预测剩余寿命。本发明通过Nernst模型和无迹卡尔曼滤波的联用,提供了较为可信的锂电池寿命和置信度的预测方法,提高两相反应锂电池剩余寿命的预测精度。
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“基于卡尔曼滤波的锂电池寿命预测方法和系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)