【摘 要】
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预测电池健康状态(state of health,SOH)的传统方法,一般以历史数据为依据,既难以预测电池实时状态,也无法估计锂电池剩余使用寿命。针对实时预测电池SOH的问题,文章依据采集
【机 构】
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北京新能源汽车股份有限公司,上海觉云科技有限公司
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预测电池健康状态(state of health,SOH)的传统方法,一般以历史数据为依据,既难以预测电池实时状态,也无法估计锂电池剩余使用寿命。针对实时预测电池SOH的问题,文章依据采集的大量实车电池数据,结合机器学习与安时积分法对其进行建模预测,处理特征并训练数据。基于模型测试结果,文章提出融合LightGBM与CatBoost算法的实时SOH混合预测模型。通过两辆实车为载体进行混合模型的验证,所测算的实时SOH预测绝对平均误差为0.009。针对电池剩余使用寿命的问题,研究的目标为获取SOH衰减曲线。
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