【摘 要】
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随着新能源汽车迅速发展普及，对动力电池健康状态进行准确评估成为了一个亟待解决的问题。针对这一问题，本文以轻量梯度提升机（light gradient boosting machine,LightGBM）为基础，采集数据处理特征并进行训练，最终构建了一个动力电池健康状态评估平台。首先，依据相关工作，在原始数据中提取了6个特征工程——放电电压的最小值的时间、负载电压的75百分位、放电电压平均值、放电负
【机 构】
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北京理工大学材料学院能源与环境材料系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（52074037）； 内蒙古自治区科技计划项目（2020ZD0018）；
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随着新能源汽车迅速发展普及，对动力电池健康状态进行准确评估成为了一个亟待解决的问题。针对这一问题，本文以轻量梯度提升机（light gradient boosting machine,LightGBM）为基础，采集数据处理特征并进行训练，最终构建了一个动力电池健康状态评估平台。首先，依据相关工作，在原始数据中提取了6个特征工程——放电电压的最小值的时间、负载电压的75百分位、放电电压平均值、放电负载电压的25百分位、放电电压的25百分位和放电电压的标准差。其次通过引入直方图算法、单边梯度采样算法和斥特征捆绑算法，对数据进行进一步处理，以减少平台的内存消耗与计算代价。最后采用NASA艾姆斯卓越预测中心的数据，对平台功能进行验证并与相似工作进行对比，结果表明该平台可以提供良好的预测精度（均方根误差仅0.0103）。该平台对动力电池SOH预测方法的发展具有积极的影响，具有巨大的实际运用潜力。
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