【技术实现步骤摘要】
一种基于XGBoost算法的锂电池剩余寿命预测方法
本专利技术锂电池剩余寿命预测
，具体涉及一种基于XGBoost算法的锂电池剩余寿命预测方法。
技术介绍
随着全球能源危机的加剧和对环境保护日益重视，人们更愿意选择电动汽车出行以减少化石能源的使用和降低碳排放量。锂离子电池具有比能量高、工作电压高、温度范围宽、自充电率低、循环寿命长和安全性好等诸多优点，是电动汽车最常用的动力来源。但是，锂离子电池随着充充电循环次数的增加，其容量会发生震荡式的衰减，电池本身会产生老化，最终导致电池性能的下降直至电池报废。目前，对锂电池剩余寿命(RUL)的预测方法有两类，一是基于模型的方法，通过物理或化学方法建模进行预测，但由于电池内部复杂的电化学特性，导致模型的建立较为困难；二是基于数据驱动的方法，该方法利用电池的监测参数和样本数据并借助相关算法即可对电池剩余寿命进行估计。但现有的数据驱动方法多采用单一算法进行预测，由于单一算法的性能有限，因此通常难以获得高质量的预测结果。集成算法通过将众多基础算法结合起来，取长补短，来提...
【技术保护点】
1.一种基于XGBoost算法的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n1)特征提取：对锂电池运行过程中产生的数据进行监测，从中提取锂电池充电的电压时间序列数据，并根据需要对提取的电压时间序列数据进行特征生成，按照相等电压差的原则对充电过程中的电压变化数据进行整理；/n2)构建模型：建立基于决策树的XGBoost模型，决策树CART采用分类与回归树；根据训练数据不断生成CART来拟合上一棵CART产生的残差，最终集成所有CART即为最终XGBoost集成模型；/n3)训练并预测：将所提取的特征送入基于决策树CART的XGBoost模型进行训练，并将训练后的模型...
【技术特征摘要】
1.一种基于XGBoost算法的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)特征提取：对锂电池运行过程中产生的数据进行监测，从中提取锂电池充电的电压时间序列数据，并根据需要对提取的电压时间序列数据进行特征生成，按照相等电压差的原则对充电过程中的电压变化数据进行整理；
2)构建模型：建立基于决策树的XGBoost模型，决策树CART采用分类与回归树；根据训练数据不断生成CART来拟合上一棵CART产生的残差，最终集成所有CART即为最终XGBoost集成模型；
3)训练并预测：将所提取的特征送入基于决策树CART的XGBoost模型进行训练，并将训练后的模型用于锂电池RUL的预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost算法的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤1)具体为：分别选择多组相等电压差充电时间序列数据(V1,V2)，经数据处理后得到多组相等电压差充电时间序列特征。
3.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost算法的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤2)具体为：首先生成CART树，CART决策树是二叉树，结点分为两类：内部结点和叶结点，其中叶结点没有子结点；若假设X与Y分别表示输入和输出变量，则训练数据集可表示为：
D＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}(1)
若一棵构造好的CART回归树有K片叶子，则意味着CART将输入空间划分成了K个单元：R1，R2，···，RK，且每一个单元RK对应一个固定的输出值ck，依次遍历所有的切分变量j和切分点s，在对样本空间进行切分的同时找到使得下式值最小的最优切分对(j,s)：
其中，c1和c2分别表示数据集被划分成两部分后的输出值；
通过遍历特征变量的值并进行数据集的切分最终建立一个CART模型；
XGBoost...
【专利技术属性】
技术研发人员：马正阳，刘明威，程钏，徐凡，娄维尧，杨克允，沈伟健，林韩波，蔡姚杰，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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