本发明涉及电力技术领域，且公开了一种基于Xgboost模型预测
储能系统中
锂电池剩余循环寿命的方法，包括以下步骤：S1：数据采集，采集储能电站运行过程中锂电池的实际运行数据；S2：数据清洗，对采集的数据进行整理；S3：特征选择，通过计算原始数据构造特征数据，并分析特征数据间的相关性。本发明采用应用广泛的寿命预测大数据模型，模型成熟、预测准确率高，采用调参优化方法，确定模型最优参数，提升预测模型的准确性，采用科学的方法对采集的原始数据进行数据清洗和特征提取，特征间相关性分析可更直观看到特征间相互关系，找出影响锂电池剩余循环寿命的重要因素。
声明：
“基于Xgboost模型预测储能系统中锂电池剩余循环寿命的方法” 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。
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来源：北方有色网
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