本发明公开了一种基于大数据自学习机制的
动力电池的SOC/SOH预测方法，包括：S1、提供动力电池的SOC/SOH的预测模型；S2、基于上一电池组的充放电循环后所得到的修正后模型，在当前电池组的充放电循环开始后测得的到目前为止的V、I、T、σ的测量值，从预测模型中预测当前的SOC～/SOH～；S3、完成一个完整的充放电循环后，基于预测的SOC～/SOH～和实际测出的SOC/SOH对上一循环后的预测模型进行修正；S4、在下一电池组充放电循环中采用修正后的预测模型进行SOC/SOH的预测。本发明能够对动力电池实时运行和健康状况进行监测，且检测过程是一个自动过程，无需人工干预。同时本发明可对突发事件，如
锂电池燃烧等进行实时警报处理，提高了动力电池的安全性能。
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“基于大数据自学习机制的动力电池的SOC/SOH预测方法” 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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