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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明涉及电池管理系统领域，具体公开了一种基于动态灰色预测建模的锂电池容量拐点辨识方法，包括：根据锂电池的容量双指数退化特征建立一种新型离散灰色预测模型；求解灰色预测模型的参数与离散递推式，利用锂电池全生命周期的40％充放电循环数据训练模型，得到其整个生命周期的预测退化轨迹；根据预测轨迹的几何特征融合，集成四种辨识方法辨识出容量的拐点位置，从而解决基于小样本序列建模的锂电池容量预测与健康管理问题，为合理电池更换策略设计提供重要参考。通过本发明提出的方法，能够很好的捕捉容量的双指数退化规律，并获得较高的预测精度，使得电池管理人员更好的把握电池的老化情况，进行合理电池更换策略。
主权项：1.一种基于动态灰色预测建模的锂电池容量拐点辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集每次充放电循环后的锂电池容量数据，并计算退化特征；S2、根据锂电池容量的退化特征，分析锂电池容量退化特性，构建适用于退化特性的灰色预测模型；S3、求解步骤S2中构建的灰色预测模型的参数估计和其离散递推式，得到锂电池容量的预测退化曲线；S4、利用非数值的几何特征集成方法辨识出预测退化曲线中锂电池容量退化率发生极大变化的拐点位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于动态灰色预测建模的锂电池容量拐点辨识方法
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