锂离子电池健康状态估计方法
锂离子电池健康状态估计方法
锂离子电池的健康状态（SOH）、剩余寿命（RUL）和SOC估计是一个重要的研究领域。基于机器学习的方法被广泛应用于这些估计任务。以下是一些关键的健康特征和机器学习模型：
健康特征：
IC曲线（DQ/QU）：用于评估电池的充放电性能。
温差曲线（DT/Dt）：反映电池在充放电过程中的温度变化。
峰值、位置、斜率和面积等参数：提供电池性能的详细信息。
⏰ 时间特征：
放电时间和充电时间：记录电池的充放电周期。
等压升时间：反映电池在特定条件下的充放电速度。
️ 温度特征：
峰值和峰值所对应时刻：记录电池在充放电过程中的最高温度及其出现时间。
放电电压曲线：
放电能量、放电电压样本熵等参数：提供电池放电性能的详细信息。
机器学习模型：
基于寻优算法（如粒子群、黏菌、灰狼等）的高斯回归（GPR）、支持向量机（SVR）、随机森林（RFR）和极限学习机（ELM）等模型被广泛应用于电池健康状态的估计。
这些方法可以帮助我们更好地理解锂离子电池的性能，从而延长其使用寿命，提高能源利用效率。
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网址: 锂离子电池健康状态估计方法 https://m.trfsz.com/newsview1388225.html
