【重点报告】锂离子电池健康评估与故障诊断报告（2024.3）.pptx

;目录

1 研究意义及挑战

2 电池健康评估

3 电池故障诊断;;1.1研究意义;;电池寿命预测的价值

电池预测运维

电池优化控制

为电池生产制造提供指导;储能电站事故;2024-3-25;2024-3-25;;;;;;;;;;;;基于有限标签与领域自适应的电池组SOH快速检测

基于短时充电片段提取特征数据Q(V)

利用深度学习建立估计模型，合成数据进行预训练

利用标签数据和无标签数据进行领域自适应训练

10辆车，8辆训练-2辆测试，20次交叉验证，误差3.2%;;;;2024-3-25;2024-3-25 26;根据电压测量拓扑，利用结构分析理论构建诊断测试集

基于模型的残差生成和基于残差的CUSUM以诊断多故障

基于残差的样本熵进一步分离短路与连接故障

实现传感器、内短路、电池连接等多种故障检测和分离;;;④不同充电片段的离群检;3.2核心算法——安全预警;3.2核心算法——安全预警