【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池监测，具体涉及一种锂离子电池健康状态预测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、在变电站直流备用电源系统中，传统阀控式铅酸蓄电池存在单体寿命低、温度性能差等问题。而锂离子电池凭借高比容量、低自放电率、长循环寿命等优势，成为铅酸电池的理想替代方案。然而，锂离子电池容量会随时间衰减，准确预估其健康状态至关重要。
2、电池的老化涉及到电池内部材料的变化，一些侵入性技术虽能深入揭示材料失效机理，但因需破坏电池结构，而大多局限于实验室，例如：借助扫描电镜和透射电镜解析电极材料微观形貌演变。
3、电化学阻抗谱作为非侵入性无损检测技术，在电池健康状态预估和老化机制分析方面应用广泛。但静态电化学阻抗谱受限于线性和平稳性假设，实验室条件下虽能精准获取，却难以在实际动态工况中测量，而快速电化学阻抗谱可以在实际工况中测量，不需要静置，但可解释性差，不利于对所测量的快速电化学阻抗谱进行深入分析并从根本上分析电池老化机制。
4、因此，本专利技术旨在提供一种锂离子电池健康状态预测方法、系统、设备及介质，以解决上...
【技术保护点】
1.一种锂离子电池健康状态预测方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种锂离子电池健康状态预测方法，其特征在于，方法还包括：
3.根据权利要求1所述的一种锂离子电池健康状态预测方法，其特征在于，将预获取的快速电化学阻抗谱输入至卷积-长短期记忆网络模型中得到静态电化学阻抗谱，其中，卷积-长短期记忆网络模型包括第一卷积层、第二卷积层、双向长短期记忆网络层以及全连接层具体为：
4.根据权利要求1所述的一种锂离子电池健康状态预测方法，其特征在于，静态电化学阻抗谱的参数信息包括静态电化学阻抗谱的实部、虚部、模值和相位。
...【技术特征摘要】
1.一种锂离子电池健康状态预测方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种锂离子电池健康状态预测方法，其特征在于，方法还包括：
3.根据权利要求1所述的一种锂离子电池健康状态预测方法，其特征在于，将预获取的快速电化学阻抗谱输入至卷积-长短期记忆网络模型中得到静态电化学阻抗谱，其中，卷积-长短期记忆网络模型包括第一卷积层、第二卷积层、双向长短期记忆网络层以及全连接层具体为：
4.根据权利要求1所述的一种锂离子电池健康状态预测方法，其特征在于，静态电化学阻抗谱的参数信息包括静态电化学阻抗谱的实部、虚部、模值和相位。
5.根据权利要求1所述的一种锂离子电池健康状态预测方法，其特征在于，所述极限梯度提升算法模型具体为：，其中，fn表示用于估计回归树输出的评分函数，xeis表示输入数据；ysoh表示电池健康状态目标数据。
...【专利技术属性】
技术研发人员：陈轲娜，卜祥航，邵千秋，吕品雷，王振宇，张宗喜，熊嘉宇，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司电力科学研究院，
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。