本發明一種計及溫度特征的儲能電站用鋰電池SOH評估方法,包括:利用采集到的鋰電池原始溫度數據,每15分鐘進行一次篩選和計算,利用離群算法對數據進行篩選,排除異常的數據;根據篩選后的原始數據,計算環境溫差,電池模塊溫升,和基于標準差的不一致性系數表示的艙內溫度不一致性,將經過計算的數據在本地數據庫進行備份,并上傳云端;以時間為標簽,將經過計算的結果作為溫度特征向量,與儲能電池基礎運行數據重構成為樣本,電池SOH為樣本標簽;選取80%的樣本作為訓練集,20%的樣本作為測試集,采用卷積神經網絡進行深度學習,形成用于判斷和預測電池SOH的神經網絡;在神經網絡成型后,導入新的樣本進行計算,實現對儲能電站內電池的短期SOH預測。
聲明:
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