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摘要：本发明公开了基于交流阻抗与在线运行数据的锂电池状态评估方法，涉及电池状态评估技术领域。具体包括：对锂电池进行交流阻抗测试，获取锂电池交流阻抗特性；对获取的锂电池交流阻抗特性进行分析，提取相关特征参数；收集并分析锂电池实际运行数据，建立锂电池工作状态模型；基于锂电池交流阻抗特性与锂电池实际运行数据，建立锂电池状态评估模型；根据建立的锂电池状态评估模型，进行锂电池状态评估。本方案利用锂电池交流阻抗数据与在线运行数据相结合的方法，更准确地评估锂电池的状态，提高评估的精度与实时性，及时发现锂电池存在的问题并采取相应措施。

主权项：1.基于交流阻抗与在线运行数据的锂电池状态评估方法，其特征在于，具体包括：S1，对锂电池进行交流阻抗测试，获取锂电池交流阻抗特性；S2，对步骤S1中获取的所述锂电池交流阻抗特性进行分析，用以提取相关特征参数；S3，收集并分析锂电池实际运行数据，获取锂电池实际运行状态；S4，基于步骤S1中获取的所述锂电池交流阻抗特性与步骤S3获取的所述锂电池实际运行数据，建立锂电池状态评估模型，具体步骤为：S41、对步骤S1中获取的所述锂电池交流阻抗特性与步骤S3获取的所述锂电池实际运行数据进行预处理，获取预处理数据；S42、将步骤S41中的预处理数据划分为训练集与测试集，进行数据划分，用以保证模型评估的客观性；S43、从数据中选取锂电池交流阻抗特性相关样本数据N个，每个样本数据包含d个特征，表示为xi＝xi1，xi2，…，xid，样本数据对应的状态标签为yi，其中，i＝1,2，…，N；S44、根据样本数据xi与状态标签为yi，通过SVM算法找到最优超平面，超平面表示为：wt*x+b＝0；其中，w为超平面的法向量，b为偏置项；SVM的决策函数表示为：fx＝signwt*x+b；其中，sign函数为符号函数，当wt*x+b0时，fx为正类，当wt*x+b0时，fx为负类；通过凸优化实现SVM模型的优化，最大化支持向量到超平面的距离，具体公式为： 其中，∥w∥为w的L2范数，C为正则化参数，通过模型优化控制间隔和误分类之间的权衡；S5，对S4中建立的所述锂电池状态评估模型进行训练与优化；S6，将训练好的模型部署到在线评估系统中，进行锂电池状态的实时评估评估。

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