鋰電池健康管理，新進(jìn)展！
異常電芯篩選：從電池包中識(shí)別出健康狀態(tài)不佳的單體電池。
機(jī)理模型：通過(guò)電化學(xué)模型提取能夠精確表征電池健康狀態(tài)的內(nèi)部參數(shù)。
特征工程：從電池的電流、電壓、溫度等外部特性數(shù)據(jù)中提取出能夠反映電池健康狀態(tài)的特征，以及機(jī)理特征。
AI算法SOH估計(jì)/壽命預(yù)測(cè)：采用先進(jìn)的高斯過(guò)程回歸（GPR）和深度學(xué)習(xí)算法（DCNN）等AI算法，建立SOH估計(jì)和壽命預(yù)測(cè)模型。

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