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公开(公告)号：CN117741484A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311820518.5
申请日：2023-12-27
Applicant: 湘潭大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/388 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于充电电压曲线特征的锂电池健康状态估计方法，涉及锂电池状态预测技术领域。包括：S1获取锂电池每个充放电循环过程的充电电压数据序列以及健康状态数据序列；S2确定恒流充电时间段，计算恒流充电时间段内充电电压曲线与充电电压平均值的差值ΔVi；S3利用皮尔逊相关系数分析S2中得到的ΔVi与当前电池最大充电容量的相关度；S4收集训练样本对卷积神经网络‑长短时记忆网络进行训练，得到锂电池SOH估计模型；S5利用锂电池SOH估计模型对锂电池的SOH进行估计。本发明能够从锂电池相对固定的充电过程的电压曲线中提出了有效表征锂电池衰退的特征，提高了锂电池SOH预测模型的准确性。
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