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申请/专利权人：广东电网有限责任公司东莞供电局
摘要：本发明涉及电池领域，公开了一种基于ACO‑GMR的储能电站电池健康状态估计方法，包括：首先，获取储能电站运行时电池充电的电压、电流、温度以及时间数据，并将其进行异常数据处理，减少干扰。之后从获取的数据中提取电池健康状态的健康指标，这些提取的健康指标从不同角度反映了电池老化过程的动态模式。其后利用改进的高斯混合模型算法对模型进行训练，其中高斯混合模型超参数采用蚁群智能算法进行优化。最后将测试集输入到改进的高斯混合模型模型中，得到测试集中电池SOH估计结果。该方法能够提高GMR方法应用于储能电站电池SOH估计的泛化性与鲁棒性。
主权项：1.一种基于ACO-GMR的储能电站电池健康状态估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A.从获取的数据中提取电池健康状态的健康指标；步骤B.利用改进的高斯混合模型算法对模型进行训练，其中高斯混合模型的超参数采用蚁群智能算法进行优化；步骤C.将测试集输入到改进的高斯混合模型模型中，得到测试集中电池SOH估计结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司东莞供电局 基于ACO-GMR的储能电站电池健康状态估计方法
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