[发明专利]基于滑动窗口和多视角特征融合的铅酸电池寿命预测方法

摘要

本发明公开了一种基于滑动窗口和多视角特征融合的铅酸电池寿命预测方法，包括步骤1、在铅酸电池的放电过程中，以放电循环为单位构建训练样本集；将每一次放电循环作为一个样本，并利用基于滑动窗口的方法从电池电压的均值和标准差、电池温度的均值和标准差、负载电压的均值和标准差的视角来分别提取电池的六种特征；步骤2、对于每种提取的特征，在其对应的样本特征集上训练支持向量回归（SVR）模型，多个SVR组成一个SVR的集合；步骤3、采用集成学习算法对SVR集合中的多个模型进行集成，得到集成的SVR模型；步骤4、给定待查询铅酸电池的一次放电循环，利用集成的SVR模型预测铅酸电池本次放电循环后的健康状态（SOH）。本发明方法预测精度高，泛化能力强。

主权项

一种基于滑动窗口和多视角特征融合的铅酸电池寿命预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、在铅酸电池的放电过程中，以放电循环为单位构建训练样本集；将每一次放电循环作为一个样本，并利用基于滑动窗口的方法从电池电压的均值和标准差、电池温度的均值和标准差、负载电压的均值和标准差的视角分别提取电池的六种特征；步骤2、对于每种提取的特征，在其对应的样本特征集上训练支持向量回归SVR模型，多个SVR组成一个SVR的集合；步骤3、采用集成学习算法对SVR集合中的多个模型进行集成，得到集成的SVR模型；步骤4、给定待查询铅酸电池的一次放电循环，利用集成的SVR模型预测铅酸电池本次放电循环后的健康状态SOH。