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基于机器学习的锂离子动力电池健康状态估算方法

871   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 21:29:42
本发明公开了一种基于机器学习的锂离子动力电池健康状态估算方法，用于实时估算动力电池的荷电状态和健康状态。通过建立锂离子电池的等效电路模型，对其进行参数辨识，再建立Uoc‑SOC模型，并估算SOC。使用大量离线数据训练得到以Uoc‑SOC模型参数为输入，最大可用容量为输出的神经网络模型。对同一时刻的Uoc与SOC进行曲线拟合，得到模型中的待辨识参数，将其输入到训练得到的神经网络模型，得到最大可用容量，并将得到的Uoc‑SOC模型参数及最大可用容量返回到SOC估算步骤，更新其状态方程和观测方程的参数。本发明提出一种锂离子电池健康状态估算方法，对电池健康状态进行在线估算，并对SOC估算进行了参数更新，提高了其估算精度。
声明：
“基于机器学习的锂离子动力电池健康状态估算方法” 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。
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