一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法，属于动力电池技术领域，包括：数据采集与处理；特征分析与间接特征获取；基于极端随机森林算法的特征2预测；特征2预测结果分析；单体电池容量预测；模型泛化性验证。本发明专利技术利用恒流充电过程中两个特定电压范围充电时间分别作为健康特征HF1和健康特征HF2。通过增强鲸鱼优化算法应用到高斯过程回归的超参数寻优中，构建单体电池容量预测模型，大大减少了训练集的数量。本发明专利技术能够直接从充电过程中提取高相关性的特征因子，直接将原始测量数据输入所搭建的容量预测模型中，且不受噪声的影响，并实现了在数据量有限的情况下，对不同类型电池容量的精确预测，泛化性良好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于动力电池，尤其涉及一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法。

技术介绍

1、锂离子电池作为一种清洁高效的储能解决方案，在电动汽车上得到了推广。但是锂电池在使用过程中不可避免的会出现容量衰退的问题，直接影响电池的可靠性。因此，精确估计电池容量对提高电动汽车的安全性及性能的充分发挥具有重要意义。现有技术基本是基于数据驱动的方法，该方法不需要进行繁杂的物理建模，也不需要对电池内部老化机理进行研究，只需要根据电池充放电实验阶段所得数据就能实现容量的准确预测。

2、然而传统数据驱动方法不仅对特征参数要求高，而且需要大量的训练数据。另外，当电池特征数据采集过程中发生缺失时，所建立的模型可能无法使用，需要重新分析电池数据并挑选特征。因此，如何在根据短期充电数据和随机充电片段的情况下合理获取老化特征，并在减少训练数据量的同时提高动力电池容量的预测精度，并能实现对不同电池容量的精确预测，是需要解决的关键问题。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本专利技术提供了一种基于随机充电片段和间接特本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法，其特征在于，两个预设电压区间分别为：3.55V～3.75V和3.80V～4.15V；

3.根据权利要求1所述的一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法，其特征在于，所述基于极端随机森林算法对健康特征2进行预测得到预测特征的步骤如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法，其特征在于，所述斯皮尔曼相关性系数分析的表达式如下：

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【技术特征摘要】

1.一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法，其特征在于，两个预设电压区间分别为：3.55v～3.75v和3.80v～4.15v；

3.根据权利要求1所述的一种基于随机充电片段和间接特征的锂离子电池容量预测方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈峥，彭月，夏雪磊，申江卫，沈世全，魏福星，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：