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鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì)方法

來(lái)源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2025年06月09日 15:32

鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì)方法
鋰離子電池的健康狀態(tài)（SOH）、剩余壽命（RUL）和SOC估計(jì)是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法被廣泛應(yīng)用于這些估計(jì)任務(wù)。以下是一些關(guān)鍵的健康特征和機(jī)器學(xué)習(xí)模型：

健康特征：
IC曲線(xiàn)（DQ/QU）：用于評(píng)估電池的充放電性能。
溫差曲線(xiàn)（DT/Dt）：反映電池在充放電過(guò)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(xì)信息。

? 時(shí)間特征：
放電時(shí)間和充電時(shí)間：記錄電池的充放電周期。
等壓升時(shí)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(duì)應(yīng)時(shí)刻：記錄電池在充放電過(guò)程中的最高溫度及其出現(xiàn)時(shí)間。

放電電壓曲線(xiàn)：
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(xì)信息。

機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)（SVR）、隨機(jī)森林（RFR）和極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）等模型被廣泛應(yīng)用于電池健康狀態(tài)的估計(jì)。

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(zhǎng)其使用壽命，提高能源利用效率。