本发明涉及一种基于随机短期充电数据的锂离子电池SOH估计方法,包括以下步骤:步骤1、数据采集;步骤2、多项式拟合;步骤3、短时充电电压估算;步骤4、获取最优系数;步骤5、完整充电电压估算;步骤6、数据处理;步骤7、基础模型构建;步骤8、电池SOH估算:利用等电压充电时间作为模型输入,获取估算电池SOH。基于极限学习机自身单隐含层结构和快速学习的特点,避免了复杂算法容易引起的过拟合问题,在步骤7模型训练中仅使用了40%的数据训练,就取得了良好的预测效果,证明该方法学习能力强,无需大量的训练数据。
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