基于RGAN的锂离子电池健康状态估计方法及系统.pdfVIP

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2023-05-12 发布于北京
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基于RGAN的锂离子电池健康状态估计方法及系统.pdf

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本发明公开了一种基于RGAN的锂离子电池健康状态估计方法及系统，包括：获取锂电池的充放电电压、电流数据并进行预处理；基于锂电池的充电电压数据提取老化特征；将老化特征输入至训练好的基于回归生成对抗网络的SOH估计模型，得到锂离子电池健康状态值。本发明基于回归生成对抗网络的电池SOH估计方法能够有效检测异常老化特征，防止传感器故障、噪声等干扰SOH估计结果，避免造成SOH估计结果偏离；具有异常老化特征检测精度高、可靠性强，SOH估计精度高的优点，适用于在线SOH估计。

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114611597 A (43)申请公布日 2022.06.10 (21)申请号 202210224183.X (22)申请日 2022.03.07 (71)申请人山东大学