鋰離子電池健康狀態(tài)估計方法
鋰離子電池的健康狀態(tài)（SOH）、剩余壽命（RUL）和SOC估計是一個重要的研究領域。基于機器學習的方法被廣泛應用于這些估計任務。以下是一些關鍵的健康特征和機器學習模型：

健康特征：
IC曲線（DQ/QU）：用于評估電池的充放電性能。
溫差曲線（DT/Dt）：反映電池在充放電過程中的溫度變化。
峰值、位置、斜率和面積等參數(shù)：提供電池性能的詳細信息。

? 時間特征：
放電時間和充電時間：記錄電池的充放電周期。
等壓升時間：反映電池在特定條件下的充放電速度。

? 溫度特征：
峰值和峰值所對應時刻：記錄電池在充放電過程中的最高溫度及其出現(xiàn)時間。

放電電壓曲線：
放電能量、放電電壓樣本熵等參數(shù)：提供電池放電性能的詳細信息。

機器學習模型：
基于尋優(yōu)算法（如粒子群、黏菌、灰狼等）的高斯回歸（GPR）、支持向量機（SVR）、隨機森林（RFR）和極限學習機（ELM）等模型被廣泛應用于電池健康狀態(tài)的估計。

這些方法可以幫助我們更好地理解鋰離子電池的性能，從而延長其使用壽命，提高能源利用效率。

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