本發明公開了一種基于特征篩選和高斯過程回歸的鋰電池健康狀態估計方法,包括步驟:1、采集待測電池歷史數據,定義電池SOH。2、采用粒子群?灰色關聯分析PSO?GRA方法篩選最優特征電壓區間,并基于充電曲線提取特征。3、將樣本劃分為訓練集、測試集。4、建立改進的GPR模型。5、基于訓練集數據訓練GPR模型。6、基于訓練好的模型進行SOH估計,輸出估計均值和置信區間。本發明實現了高相關性特征的自動提取,改進了傳統的高斯過程回歸GPR模型,提高了電池SOH估計精度,且能夠適應不同鋰離子電池數據。
聲明:
“基于特征篩選和高斯過程回歸的鋰電池健康狀態估計方法” 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。
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