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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明涉及电池管理技术，尤其涉及基于数据驱动的梯次利用锂电池SOH估算方法及系统，该方法结合数据驱动方法优势，基于电池脉冲电压响应曲线提取与电池SOH退化相关的端电压斜率和校正标准差作为健康特征。再结合CNN与GRU，实现高精度和高稳定性的梯次利用锂电池SOH在线估算。并通过搭建电池测试系统平台以及CNN、GRU神经网络对比，验证所提方法对于梯次利用锂电池SOH的估算效果、模型泛化能力及鲁棒性。该方法提取易测量的端电压斜率、校正标准差作为健康特征，提出CNN‑GRU混合神经网络模型能够实现对梯次利用锂电池SOH的在线精确估算，有利于梯次利用锂电池的性能评价。
主权项：1.一种基于数据驱动的梯次利用锂电池SOH估算方法，其特征在于，包括以下步骤：设计锂电池老化实验；基于脉冲电压提取锂电池健康特征数据；搭建CNN-GRU模型，进行SOH估算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于数据驱动的梯次利用锂电池SOH估算方法及系统
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