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摘 要:本发明公开一种锂电池健康状态估计方法,收集不同工况下锂离子电池单体充放电的电压、电流、温度、容量数据,采用LOF方法对原始数据的异常值进行剔除,使用K折交叉的方法对数据进行划分,构建Stakcing集成模型训练的数据集合,使用AST‑GRU和CNN‑RVFL作为基学习器,随机森林RF作为元学习器,构建锂电池健康状态估计模型;采用singer混沌映射对堆优化算法的种群进行初始化操作,在位置更新中引入基于维度学习的更新策略,得到IHBO;利用IHBO对模型的超参数进行优化,获得最佳参数,并将最优超参数输入到模型中,利用基学习器层得到的元特征数据对元学习器进行训练,得到最终预测结果。与现有技术相比,本发明能够有效的估计锂电池健康状态,提高模型精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310463105.X | 专利名称: | 一种锂电池健康状态的估计方法 |
申请日: | 2023-04-26 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/367搜分类 电池搜索 |
公开/公告日: | 2024-03-12 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116449218B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |