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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种锂电池荷电状态和健康状态联合估计方法、装置及介质，所述方法包括：首先获取锂电池充放电数据，利用最小二乘滑动滤波算法和归一化方法对锂电池数据集进行处理；根据SOC和SOH定义得到SOC与SOH之间的联系；采用Logistic‑Tent映射对光谱优化器算法的种群进行初始化操作，采用自适应调整搜索策略优化算法搜索阶段，得到ILSO；利用ILSO算法对基于iTransFormer的锂电池荷电状态估计模型的超参数进行优化，获得最优超参数，通过SOC和SOH联合估计公式计算当前老化程度下的SOH值，实现SOH估计。本发明兼顾了单一锂电池状态预测的优点，具有更高的准确性和稳定性，能给实现更精确的锂电池SOC和SOH联合估计。
主权项：1.一种锂电池荷电状态和健康状态联合估计方法，其特征在于，包括以下步骤：1收集锂离子电池的电池初始数据，利用最小二乘滤波算法及归一化方法对初始数据进行预处理；2根据SOC和SOH定义得到SOC与SOH之间的联系，保证锂电池荷电状态估计模型在训练过程能够学习到关于电池健康状态的信息；3构建基于iTransFormer的锂电池荷电状态估计模型，使用考虑电池SOH后的SOC值作为模型训练集的数据；4对光谱优化器LSO算法进行改进，采用Logistic-Tent映射方法对种群进行初始化优化，采用自适应调整搜索策略优化算法搜索阶段，得到ILSO算法；5利用ILSO算法对基于iTransFormer的锂电池荷电状态估计模型的超参数进行优化，获得最优超参数，利用优化后的模型对锂电池荷电状态进行估计，得到锂电池荷电状态的状态结果；6利用步骤5中模型输出SOC估计值以及所包含的电池老化信息，进一步通过SOC和SOH联合估计公式计算当前老化程度下的SOH值，实现SOH估计，实现锂电池荷电状态和健康状态的联合估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种锂电池荷电状态和健康状态联合估计方法、装置及介质
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