基于自动神经架构搜索的锂离子电池SOH估计系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于自动神经架构搜索的锂离子电池SOH估计系统及方法，通过图像编码模块、神经架构搜索模块、决策与模型选择模块，根据搜索得到的Pareto最优解集，分析不同网络架构在估计准确性和计算复杂度之间的权衡关系，选择合适的网络架构作为最终的SOH估计模型。实现了SOH估计神经网络架构的自动化设计，减少了人工干预和专家试错的过程，提高了网络架构优化的效率和准确性。能够根据实际应用需求平衡两者之间的关系，得到满足不同计算资源限制的模型，提高了模型的适用性和灵活性，实现了计算资源的优化，能够更好地适应不同的应用场景和需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电池管理系统，特别涉及一种基于自动神经架构搜索的锂离子电池soh估计系统及方法。

技术介绍

1、锂离子电池健康状态估计的研究对于保障电池安全、提高电池性能、降低维护成本以及推动产业发展都有着至关重要的作用。现有的锂离子电池健康状态（state ofhealth, soh）估计包括：直接测量方法、基于模型方法和数据驱动方法。

2、直接测量方法是利用测试设备通过测量电池的物理和电化学特性来评估soh值，如库仑计数法、电化学阻抗谱等。这些方法虽然准确，但需要大量的时间来达到稳定的电池状态，尤其是在进行容量测试时，需要完整的充放电周期或广泛的谱分析，这在实际应用中可能不切实际。

3、基于模型方法是指通过电池的物理或经验模型来估计电池的健康状态和退化情况。例如，等效电路模型利用电路理论计算出电池的内阻、开路电压等参数，进而评估电池的soh。经验模型，根据大量的实验数据和经验公式来建立电池soh与可观测变量（如电池容量、内阻、电压等）之间的关系。卡尔曼滤波方法可以将电池的状态方程和观测方程作为卡尔曼滤波器的输入，利用滤波算法对电池本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于自动神经架构搜索的锂离子电池SOH估计系统及方法，其特征如下，其步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于自动神经架构搜索的锂离子电池SOH估计系统及方法，其特征如下，所述多个节点包括对卷积、池化或批量的归一化操作。

【技术特征摘要】

1.基于自动神经架构搜索的锂离子电池soh估计系统及方法，其特征如下，其步骤如下：

2.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖建华，谢光辉，涂春雷，王少鹏，熊建英，
申请(专利权)人：中国电建集团江西省电力建设有限公司，
类型：发明
国别省市：