【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源汽车动力电池系统管理领域，特别是涉及一种电池老化预测方法、装置、介质及产品。
技术介绍
1、电动汽车在交通领域的快速发展引起了企业和学术界的广泛关注，为开展基于实车运行数据的大规模工程应用创造了机遇和挑战。锂离子电池作为电动汽车的主要储能系统，在使用和存储过程中不可避免地会出现劣化。诊断和预测电池老化和剩余使用寿命，对于确保运行安全、安排维护和设置适当的保修期至关重要，并将进一步有利于减少电池生命周期的碳排放。尽管现有研究在电池老化预测方面做了大量工作，但有效利用大量电动汽车运行数据来提高电池老化预测性能，并从历史运行数据的统计参数中提取有价值的信息仍然是一个重大挑战。因此，开发一种面向实车运行工况的电池老化预测方法，对进一步提高电池健康状态预测精度具有重要意义。
2、现有方案一：一种基于电化学模型的锂电池老化状态预测方法。步骤：①基于锂离子电池的p2d模型，建立电化学机理模型；②建立负极sei膜生长与断裂重构模型、负极锂的沉积与可逆溶解模型；③建立电化学机理模型与多机制老化模型，得到锂离子电池的老化机理...
【技术保护点】
1.一种电池老化预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电池老化预测方法，其特征在于，利用数据清洗、数据转换和数据重构对原始数据集进行预处理，具体包括：
3.根据权利要求1所述的电池老化预测方法，其特征在于，利用相关性分析和轻梯度提升机算法对预处理后的数据集进行筛选，具体包括：
4.根据权利要求1所述的电池老化预测方法，其特征在于，相关性分析采用的方法为皮尔逊相关性分析、斯皮尔曼相关性分析或者最大信息性分析。
5.根据权利要求1所述的电池老化预测方法，其特征在于，还包括：
6.一种计算机装置，包...
【技术特征摘要】
1.一种电池老化预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电池老化预测方法，其特征在于，利用数据清洗、数据转换和数据重构对原始数据集进行预处理，具体包括：
3.根据权利要求1所述的电池老化预测方法，其特征在于，利用相关性分析和轻梯度提升机算法对预处理后的数据集进行筛选，具体包括：
4.根据权利要求1所述的电池老化预测方法，其特征在于，相关性分析采用的方法为皮尔逊相关性分析、斯皮尔曼相关性分析或者最大信息性分析。
5.根据权利要求1所述的电池老化预测方...
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