本發明公開了一種電池組健康狀態估計方法及系統,屬于電池技術領域,包括:測量鋰電池組每個充放電周期的健康狀態數據序列以及每個充電階段鋰電池組的端電壓以及溫度數據序列;計算鋰電池組隨著充放電周期的電壓熵數據序列和溫度均值數據序列;基于鋰電池組隨著充放電周期的電壓熵數據序列、溫度均值序列與健康狀態數據序列,應用粒子群算法對長短期記憶神經網絡的學習率進行優化選擇;應用粒子群優化獲得的學習率,建立長短時記憶神經網絡的健康狀態估計模型;應用建立的長短時記憶神經網絡的健康狀態估計模型估計鋰電池組的健康狀態。本發明通過電壓熵與均值溫度有效反應鋰電池組的容量退化,可精確估計鋰電池組的健康狀態。
聲明:
“電池組健康狀態估計方法及系統” 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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