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    基于機器學習和安時積分法的鋰電池SOH預測方法

    1022   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 21:09:02
    本發明一種基于機器學習和安時積分法的鋰電池SOH預測方法，首先收集電池歷史運行數據上傳到鋰電池健康數據庫中，通過數據清洗、特征構建等對數據進行處理，同時配合安時積分法計算出歷史SOH數據作為模型輸出參數，然后通過特征篩選得到對模型貢獻度較高的模型輸入參數，此時已將無監督學習的SOH預測轉化為監督學習的SOH預測，最后采用stacking模型對歷史數據進行訓練迭代，篩選出模型最優參數，從而獲得鋰電池SOH預測模型。本發明方法可以實現實時、快速、準確的檢測電池的健康狀態，有效延長鋰電池的使用壽命的同時提高鋰電池的安全性。
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    “基于機器學習和安時積分法的鋰電池SOH預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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