本发明公开了一种基于多健康因子的
锂离子电池健康状态估计方法，属于电池管理技术领域，主要解决在快速充电条件下电池健康状态估计精度不高的问题。基于电池快速充放电循环实验中的电压和电流测试数据，从恒流充电过程中提取健康因子组成特征向量，特征向量包含充电过程中局部电压区间内的充电时间、充电能量和信息熵。以特征向量为输入，电池SOH为输出建立高斯过程回归预测模型，并用实验数据对高斯过程回归模型进行训练。在线状态下，获取输入特征向量，输入到已训练的高斯过程回归模型中，可以对电池SOH进行预测。本发明不需要建立复杂的电池物理模型，通过数据驱动的方法，可实现电池SOH在线评估，具有非常高的精确度和较好的通用性。
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“基于多健康因子的锂离子电池健康状态估计方法” 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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