本发明公开了一种基于RGAN的锂离子电池健康状态估计方法及系统,包括:获取
锂电池的充放电电压、电流数据并进行预处理;基于锂电池的充电电压数据提取老化特征;将老化特征输入至训练好的基于回归生成对抗网络的SOH估计模型,得到锂离子电池健康状态值。本发明基于回归生成对抗网络的电池SOH估计方法能够有效检测异常老化特征,防止传感器故障、噪声等干扰SOH估计结果,避免造成SOH估计结果偏离;具有异常老化特征检测精度高、可靠性强,SOH估计精度高的优点,适用于在线SOH估计。
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