本发明公开了一种基于灰色神经网络的
锂电池健康状态估计方法。本发明方法步骤是：分别对电池进行恒流放电和脉冲放电，记录恒流放电过程中电池容量数据和电池脉冲放电过程的电池端电压和放电电流；分析电池端电压特性，在Simscape中搭建三阶RC模型作为电池等效电路模型；通过电池模型自动估计电池内阻抗参数；构建一个灰色理论与神经网络相结合的电池健康状态估计模型，根据所记录的电池内阻抗参数以及电池容量来训练这个模型；用模型进行电池容量估计，从而计算电池的SOH。本发明的方法能够适应电池
电化学体系的高度非线性特征，具有数据运算量小、需求样本数据少、预测精度高等优点。
声明：
“基于灰色神经网络的锂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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1007
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
