本发明提供一种基于BP神经网络的
储能锂电池组老化模式自动识别方法，涉及锂电池技术领域。方法包括：采集锂电池集合的运行数据，对运行数据进行预处理，获得满足后续计算需求的电压、电流、温度数据；对不同循环次数的锂离子电池组建立对应的IC曲线，并提取IC曲线的特征参数，比较锂离子电池组不同老化状态的特征参数变化，将特征参数变化的集合作为输入，老化模式类型作为输出，进行BP神经网络模型的训练；训练完成后，通过预处理后的运行数据提取IC曲线的特征量，基于训练好的BP神经网络模型实现老化模式的自动分类识别。该方法能够实现适用于工程数据的老化模式类型判断，便于对不同老化状态的
磷酸铁锂电池集进行健康管理。
声明：
“基于BP神经网络的储能锂电池组老化模式自动识别方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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来源：北方有色网
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