一种使用数据驱动的可预测建模来按寿命预测和分类电池单元的方法，其包括通过使电池单元在电压V1和电压V2之间循环来收集训练数据集；连续测量在循环过程中的电池单元电压、电流、壳温度、内阻；生成每个电池的电压曲线，其中电压曲线取决于给定循环的放电容量；使用来自放电电压曲线的数据计算单元电荷的循环至循环的演变，以输出单元电压相对于电荷的曲线Q(V)；生成ΔQ(V)的转换；使用该算法生成包括容量、温度、内阻的数据流的转换；应用机器学习模型以确定转换子集的组合以预测单元操作特性；以及应用机器学习模型以输出预测的电池操作特性。
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“锂离子电池容量衰减和寿命预测的数据驱动模型” 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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