本發明涉及一種電池健康狀態監測方法,首先對3個以上鋰電子電池分別進行循環老化實驗,獲取充放電過程中每個鋰離子電池的電壓、電流、溫度和容量數據,然后根據每個鋰離子電池的電壓、電流、溫度和容量數據提取反映每個鋰離子電池容量的健康因子,再通過灰色關聯度分析從中選取相關度最高的3個健康因子,最后將所述3個健康因子輸入到訓練好的WPSO?GPR模型中進行預測,輸出得到SOH估計值和置信區間。本發明所提出的WPSO?GPR模型能夠較準確地給出變溫度下鋰離子電池的SOH預測的點估計及95%的概率估計,優化算法的引入進一步提升了GPR模型的預測性能。
聲明:
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我是此專利(論文)的發明人(作者)