[发明专利]一种基于机器学习和安时积分法的锂电池SOH预测方法在审
| 申请号： | 202111131721.2 | 申请日： | 2021-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN113866659A | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 王宁;刘明义;曹曦;雷浩东;宋吉硕;裴杰;曹传钊;孙周婷;颜云岭;孙超;朱耿峰;李海建 | 申请（专利权）人： | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司;格尔木时代新能源发电有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/392 | 分类号： | G01R31/392;G01R31/367 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 陈翠兰 |
| 地址： | 102209 北京市昌平区北七*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明一种基于机器学习和安时积分法的锂电池SOH预测方法，首先收集电池历史运行数据上传到锂电池健康数据库中，通过数据清洗、特征构建等对数据进行处理，同时配合安时积分法计算出历史SOH数据作为模型输出参数，然后通过特征筛选得到对模型贡献度较高的模型输入参数，此时已将无监督学习的SOH预测转化为监督学习的SOH预测，最后采用stacking模型对历史数据进行训练迭代，筛选出模型最优参数，从而获得锂电池SOH预测模型。本发明方法可以实现实时、快速、准确的检测电池的健康状态，有效延长锂电池的使用寿命的同时提高锂电池的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 积分 锂电池 soh 预测 方法 | ||
【主权项】：
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