|国家科技期刊平台
| 注册
首页|期刊导航|电源技术|基于K近邻回归的锂离子电池健康状态估计

基于K近邻回归的锂离子电池健康状态估计

孙广明 贾新羽 陈良亮

电源技术2022，Vol.46Issue(8)：872-875,4.
✕
电源技术2022，Vol.46Issue(8)：872-875,4.DOI:10.3969/j.issn.1002-087X.2022.08.011

基于K近邻回归的锂离子电池健康状态估计

State of health estimation of lithium-ion battery based on K nearest neighbour regression and IC curve

孙广明 1贾新羽 2陈良亮3

作者信息

  • 1. 南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,江苏南京211106
  • 2. 国电南瑞科技股份有限公司,江苏南京211106
  • 3. 北京交通大学国家能源主动配电网研究中心,北京100044
  • 折叠

摘要

关键词

锂离子电池/机器学习/健康状态估计/充电容量增量曲线/K近邻回归

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

孙广明,贾新羽,陈良亮..基于K近邻回归的锂离子电池健康状态估计[J].电源技术,2022,46(8):872-875,4.

基金项目

国家重点研发计划科技助力经济2020重点专项(2020YFB0100300ZL) （2020YFB0100300ZL）

电源技术

OA北大核心CSTPCD

1002-087X

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文