本发明提供了一种基于数据驱动的
锂电池SOH估计方法及系统,包括:步骤1:采集BMS单元记录的锂离子电池近期数据包序列;步骤2:将采集到的数据进行数据清洗,对数据进行归一化处理;步骤3:将锂离子电池的负载电流、温度、SOC数据作为模糊神经网络的输入;步骤4:建立模糊神经网络结构,确定各层节点的个数;步骤5:正向传递得到网络的输出误差;调整网络参数以最小化网络输出误差;步骤6:计算网络预测误差,评估网络刻画电池动态特性的准确程度;步骤7:得到电池的虚拟电压响应曲线,进而计算出电池的容量。本发明不需要基于具体的物理模型,而是基于数据建模,可以缩短建模时间。
声明:
“基于数据驱动的锂电池SOH估计方法及系统” 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)