本发明公开了一种基于RGAN的
锂离子电池健康状态估计方法及系统，包括：获取
锂电池的充放电电压、电流数据并进行预处理；基于锂电池的充电电压数据提取老化特征；将老化特征输入至训练好的基于回归生成对抗网络的SOH估计模型，得到锂离子电池健康状态值。本发明基于回归生成对抗网络的电池SOH估计方法能够有效检测异常老化特征，防止传感器故障、噪声等干扰SOH估计结果，避免造成SOH估计结果偏离；具有异常老化特征检测精度高、可靠性强，SOH估计精度高的优点，适用于在线SOH估计。
声明：
“基于RGAN的锂离子电池健康状态估计方法及系统” 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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