本发明提供了一种基于健康因子提取的
锂离子电池健康状况预测方法，包括获取可充电电池的加速循环老化数据，采集电流、电压和温度信号，采用恒流恒压模式进行充放电，直到电池在不同的充电条件下循环失效；利用放电电压及放电容量数据来构建电压差分模型，得到放电电压和容量之间的关系式，并从中提取出相关特征；构建电压‑温度相关健康因子集，得到电池健康状况预测的健康特征；建立基于高斯过程回归的电池健康状况预测模型，通过构建电池退化模型来估计SOH并预测电池的RUL；对电池的SOH和RUL进行估计和预测，分析预测误差，得到预测的不确定性度量。本发明能够提升锂离子电池的健康状态估计和预测精确度。
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“基于健康因子提取的电池健康状况预测方法、系统及介质” 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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