本发明提出一种基于多策略融合的锂离子电池SOH估计方法,通过数据清洗和充放电过程匹配将传感器采集的原始历史数据集转换为历史数据集,然后根据充放电过程的完整程度等级分配相应的标签生成策略,接着利用历史数据集迭代训练BP神经网络模型,最后根据实时采集的锂离子电池充放电数据的完整程度等级,分配相应的SOH估计策略。本发明可以有效地估计锂离子电池的SOH,并兼顾了快速性和准确性。
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