本發明公開了一種基于神經網絡和遷移模型的鋰離子電池儲電容量衰退曲線的重構方法,包括如下步驟:S1:基于已有加速老化數據集,進行數據處理,得到單次充電過程中鋰離子電池增量容量與電壓變化關系曲線;S2:根據單次充電過程中增量容量與電壓變化關系曲線確定神經網絡的輸入和輸出變量,將加速老化試驗數據代入神經網絡中,構建重構鋰離子電池最大容量衰退曲線的基礎模型;S3:根據基礎模型和工業正常使用情況下充放電的數據,選擇參考容量點,建立遷移模型;S4:將遷移后的模型用來重構鋰離子電池正常老化時的最大容量衰退曲線,并進行誤差分析。本發明的方法具有數據需求少、精度高、誤差小的優勢。
聲明:
“基于神經網絡和遷移模型的鋰離子電池最大容量衰退曲線的重構方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)