基于多健康特征融合的锂电池SOH和RUL预测OA
SOH and RUL prediction for lithium batteries based on fusion of multiple health features
针对锂电池健康状态(SOH)和剩余使用寿命(RUL)预测精度较低的问题,提出一种基于多健康特征融合的锂电池SOH和RUL预测方法.首先从电池充电曲线中提取三个与容量退化有关的健康特征(HFs),提出多健康特征融合法得到间接健康特征(IHF).再采用改进的引力搜索算法优化支持向量回归模型,将IHF作为模型输入,SOH作为输出.最后,建立多项式回归模型对IHF随电池循环次数增加的变化趋势进行预测,将更新后的IHF和当前SOH估计值输入到估算模型中实现…查看全部>>
廖力;肖廷奕;吴铁洲;姜久春
湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉 430068湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉 430068湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉 430068湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉 430068
信息技术与安全科学
锂电池健康状态剩余使用寿命健康特征支持向量回归
《电源技术》 2023 (2)
193-198,6
国家自然科学基金面上项目(52177212)湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T2021005)
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