[发明专利]一种基于多特征量筛选的锂离子电池荷电状态预测方法在审
| 申请号： | 202210079471.0 | 申请日： | 2022-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN114355218A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 李文华;李新国 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G01R31/387 | 分类号： | G01R31/387 |
| 代理公司： | 天津展誉专利代理有限公司 12221 | 代理人： | 邓玉璞 |
| 地址： | 300000 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及锂离子电池荷电状态的预测，尤其涉及一种基于多特征量筛选的锂离子电池荷电状态预测方法。一种基于多特征量筛选的锂离子电池荷电状态预测方法，包括在锂离子电池放电过程中，采集锂离子电池用于预测电池荷电状态SOC的外部特征参数。本发明的有益效果是：同时结合电池充放电的各种特征量来预测锂离子电池的荷电状态；在数据提取中为减少传感器精度和环境影响，通过使用有限差分来减小计算误差；在数据筛选部分，通过将容量增量曲线、温度变化曲线、等时间压降曲线以及等时间电流下降曲线进行分组筛选，选出最优数据组合；在数据拟合中使用高斯平滑来平滑特征曲线；在SOC预测中使用优化的神经网络对锂离子电池荷电状态进行了预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 筛选 锂离子电池 状态 预测 方法 | ||
【主权项】：
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