本发明属于剩余使用寿命预测技术领域,涉及一种基于改进型极限学习机的
锂电池剩余使用寿命预测方法。首先获取锂电池历史监测数据,实时采集的锂电池电流、电压、温度数据,构成训练数据集和测试数据集;构建改进型极限学习机,对训练数据集和测试数据集分别进行处理;构建相邻剩余使用寿命值对应的电流、电压、温度数据的前后相关性;利用训练好的改进型极限学习机,得到测试数据的预测结果,完成锂电池剩余使用寿命预测。本方法通过充分考虑锂电池剩余使用寿命预测数据集较小、同时考虑了不同种类数据对预测结果的影响以及同种数据之间的时间相关性,能有效提高锂电池剩余使用寿命预测的准确性,因此本发明方法具有很好的应用前景。
声明:
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我是此专利(论文)的发明人(作者)