【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池健康管理，尤其涉及一种基于电压概率密度的电池rul预测方法。
技术介绍
1、锂电池因其具有能量密度高、循环寿命长和自放电率低等优点而被广泛应用在电子产品、新能源汽车以及储能系统等多个领域。但是随着充放电循环周期的增加，电池会出现可用容量下降等性能衰退现象，如果不及时更换电池，会给设备带来巨大的安全风险，严重影响系统的稳定性和可靠性。锂电池的rul是指在当前状态下电池容量衰减至失效阈值所经历的充放电循环周期数，是表征电池老化与健康状况的重要指标。准确预测锂电池的rul能够提前获得电池状态的关键信息，及时更换老化或故障电池，对于提高电源系统的稳定性和可靠性至关重要。
2、由于直接测量锂电池的容量需要深入电池内部，并且会对电池内部结构造成损坏，破坏电池的密封性和完整性，因此在实际应用中，直接测量方法并不常用，而是采用间接测量方法，间接测量方法通过监测锂电池的性能参数，如电压、电流、内阻、温度等数据作为健康特征与容量退化趋势进行建模和分析，来推断电池内部的状态和性能，从而得到电池的rul。这种基于数据驱动的rul预...
【技术保护点】
1.一种基于电压概率密度的电池RUL预测方法，其特征在于，包括以下几个步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于电压概率密度的电池RUL预测方法，其特征在于，步骤S4还包括将特征数据序列分为训练集和测试集，利用训练集与电池容量数据构建岭回归容量预测模型，然后利用测试集对岭回归容量预测模型的精确性和可靠性进行验证。
3.根据权利要求2所述的一种基于电压概率密度的电池RUL预测方法，其特征在于，步骤S5中将特征数据序列输入岭回归容量预测模型具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于电压概率密度的电池RUL预测方法，其特征在于，步骤 S5...
【技术特征摘要】
1.一种基于电压概率密度的电池rul预测方法，其特征在于，包括以下几个步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于电压概率密度的电池rul预测方法，其特征在于，步骤s4还包括将特征数据序列分为训练集和测试集，利用训练集与电池容量数据构建岭回归容量预测模型，然后利用测试集对岭回归容量预测模型的精确性和可靠性进行验证。
3.根据权利要求2所述的一种基于电压概率密度的电池rul预测方法，其特征在于，步骤s5中将特征数据序列输入岭回归容量预测模型具体包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：武明虎，岳程鹏，陈鑫，张凡，王娟，赵楠，宋海娜，胡胜，唐靓，王鹿军，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。