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基于大數據自學習機制的動力電池的SOC/SOH預測方法

766   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 00:31:12
本發明公開了一種基于大數據自學習機制的動力電池的SOC/SOH預測方法，包括：S1、提供動力電池的SOC/SOH的預測模型；S2、基于上一電池組的充放電循環后所得到的修正后模型，在當前電池組的充放電循環開始后測得的到目前為止的V、I、T、σ的測量值，從預測模型中預測當前的SOC～/SOH～；S3、完成一個完整的充放電循環后，基于預測的SOC～/SOH～和實際測出的SOC/SOH對上一循環后的預測模型進行修正；S4、在下一電池組充放電循環中采用修正后的預測模型進行SOC/SOH的預測。本發明能夠對動力電池實時運行和健康狀況進行監測，且檢測過程是一個自動過程，無需人工干預。同時本發明可對突發事件，如鋰電池燃燒等進行實時警報處理，提高了動力電池的安全性能。
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“基于大數據自學習機制的動力電池的SOC/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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