本发明公开了一种基于ARIMA时间序列的锂离子电池寿命加速评估方法,与经验模型及支持向量机算法进行实验对比发现ARIMA算法在两组实验数据下的绝对加速评估误差近似为1.2%均方根加速评估误差值近似为1.4%,线性模型绝对加速评估误差近似为1.4%均方根加速评估误差值近似为1.7%,Verhulst绝对加速评估误差近似为7.5%均方根加速评估误差值近似为7.6%;而且运算效率较高,在同样的样本下得到与经验模型一样的加速评估趋势,但加速评估精度有了明显提高,且整个计算时间较短。在95%的置信区间内,实际值能很好的落在加速评估范围内,对于检测或者电站运行工作人员而言,能提前预知电池是否需要进行置换。
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