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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明涉及电池管理领域，公开了一种锂离子电池全周期在线荷电状态估计方法、设备及介质，方法如下：从相同工况中选择两个相似锂离子电池，使用PSO算法估计两个电池的Thevenin模型参数，一个电池数据用于离线训练，另一个电池数据用于在线估计，最后使用XGBoost模型进行误差补偿。本发明能有效实现准确的锂离子电池Thevenin模型参数识别和在线荷电状态估计。
主权项：1.一种锂离子电池全周期在线荷电状态估计方法，其特征在于：包括：离线训练阶段和在线估计阶段，方法步骤如下：S1、获取相同工况的锂离子电池数据集，获取数据集来源的两个锂离子电池，将电池分为离线训练阶段电池A和在线估计阶段电池B；S2：针对离线训练阶段电池A，采用粒子群优化算法估计其一阶等效Thevenin模型p的离线参数，并采用多项式拟合获取离线参数中OCV与SOC的关系，得到OCV-SOC曲线；根据OCV-SOC曲线完成离线训练阶段电池初步的SOC估计结果；S3：构建XGBoost模型，将电池A的电流、端电压、初步的SOC估计结果与一阶等效Thevenin模型p的离线参数作为XGBoost模型的输入，将初步的SOC估计结果与真实SOC之间的误差作为输出，训练XGBoost模型，用于SOC误差补偿，并完成训练过程，得到训练完成的XGBoost模型；S4：针对在线估计阶段电池B，采用粒子群优化算法估计其一阶等效Thevenin模型q的在线参数；基于训练完成的XGBoost模型、步骤S2中OCV-SOC曲线、一阶等效Thevenin模型q的在线参数以及电池B的电流和端电压数据，完成在线估计阶段电池B在当前循环状态下的SOC估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种锂离子电池全周期在线荷电状态估计方法、设备及介质
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