公开(公告)号：CN116540134A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310505705.8

申请日：2023-05-06

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 禄盛 ,  许泽康 ,  罗久飞 ,  马莹 ,  朴昌浩 ,  李海青 ,  陈翔

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/388 ,  G01R31/389 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明属于电池管理技术领域，具体涉及一种基于GWO‑LSTM的锂离子电池健康状态估计方法；该方法包括：获取锂离子电池循环放电的放电电压数据，对放电电压数据进行预处理，得到MDV‑SOH数据；采用灰狼优化算法求解LSTM模型的最优参数，包括样本数、神经元个数和丢失率；根据最优参数训练LSTM模型，得到训练好的基于GWO‑LSTM的SOH估计模型；将MDV‑SOH数据输入到训练好的基于GWO‑LSTM的SOH估计模型中，得到锂离子电池SOH估计结果；本发明电池健康状态结果估计准确，源数据易获取，实现简单，实用性高。

公开(公告)号：CN114720901A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210538701.5

申请日：2022-05-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 禄盛 ,  许泽康 ,  唐梧桐 ,  朴昌浩 ,  陈翔 ,  马莹

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/378 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明属于电池性能评估预测技术领域，具体涉及一种锂离子电池健康状态估计的方法；该方法包括：获取锂离子电池多次放电循环中不同时刻的放电电压数据；对放电电压数据进行预处理，得到健康因子数据集；将健康因子数据集输入到构建好的基于RVM的锂离子电池SOH估计模型中，得到锂离子电池SOH估计结果；本发明电池健康状态结果估计准确，源数据易获取，实现简单，其可用于锂电池容量估计、健康状态估计或剩余使用寿命预测，实用性高。