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公开(公告)号：CN115951254A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211617711.4
申请日：2022-12-15
Applicant: 东南大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开一种锂离子电池健康状态及剩余使用寿命预估方法，属于新能源电池储能技术领域；预估方法包括：S1，处理锂电池数据，分别提取与SOH和RUL相关的健康因子构建特征向量，用以生成训练样本和测试样本；S2，使用基于柯西变异的蚁狮优化算法，获取精英蚁狮位置，作为最优参数组合；S3，将S2的最优参数组合输入支持向量回归模型，并通过支持向量回归模型对S1生成的训练样本和测试样本进行训练和测试，输出SOH和RUL预估值；对传统种群算法存在局部最优停滞问题，创新性地用引入柯西变异算子，使算法及早跳出局部最优觅食位置找到全局最优解，进而来提高算法的预测精度提高了锂电池状态预测精度和准确性。
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