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申请/专利权人：安徽国麒科技有限公司
摘要：本发明属于电池健康评估技术领域内的一种退役电池健康状态评估方法，包括获取原始数据集进行EIS特征搜索得到阻抗特征数据集；将阻抗特征数据集输入预先构建的数据驱动模型中，并基于交叉验证得到SOH估计值的均方根误差均值，根据均方根误差均值确定最优特征，基于最优特征对阻抗特征数据集和原始数据集进行更新直至其满足特征搜索停止规则，得到特征子集；通过特征个数和均方根误差对复杂度和精确度进行评价得到优化后SOH估计模型；本发明在兼顾电池的电化学特性的同时，提取基于特定频率下实部、虚部等原始数据的特征参量，结合深度神经网络模型可解决复杂非线性关系的优势，具备测试时间短、估计结果精确度高等优点，更有利于实际应用。
主权项：1.一种退役电池健康状态评估方法，其特征在于，包括：S1、获取退役电池全频段电化学阻抗数据并构成的原始数据集，对所述原始数据集进行EIS特征搜索得到阻抗特征数据集；S2、将阻抗特征数据集输入预先构建的数据驱动模型中，并基于交叉验证得到SOH估计值的均方根误差均值，根据均方根误差均值确定最优特征，基于最优特征对阻抗特征数据集和原始数据集进行更新直至其满足特征搜索停止规则，得到特征子集；S3、将所述特征子集输入所述数据驱动模型进行训练，通过特征个数和均方根误差对数据驱动模型的复杂度和精确度进行评价，优化后得到SOH估计模型；S4、向SOH估计模型中输入退役电池的EIS数据，得到退役电池SOH。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽国麒科技有限公司 一种退役电池健康状态评估方法
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