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公开(公告)号：CN119375747A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411393821.6
申请日：2024-10-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06F18/27 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯过程回归的电池健康估计方法和系统。本发明包括以下步骤：首先，采集锂电池循环充放电过程中的循环充放电数据；在特征提取部分提取了锂离子电池退化过程中与电极退化损失相关的特征，将电池退化过程中的机理特性带入估计过程中，提升预测的准确性；在模型构造方面，将高斯过程回归与锂电池机理特性相结合，构建一系列融入真实退化机理的高斯核函数，主要包含了对放电电流、外部温度、放电深度、放电时间的考量。本发明克服了传统电池健康估计算法在小样本数据下估计精度低、泛化性能弱、无法给出不确定性估计等劣势，有效提升了电池健康估计的精准度。
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