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申请/专利权人：南方电网互联网服务有限公司
摘要：一种基于EIS数据与XGBoost算法的电池健康状态估计方法及系统，本发明涉及电池健康状态估计技术领域。解决现有技术中电池健康状态估计方法主要依赖于物理模型和经验规则，准确率较低的问题。本发明提供了以下技术方案：所述方法包括：S1、对需要进行健康状态估计的电池采集EIS数据；S2、采用混合随机搜索和网格搜索的算法对机器学习模型进行超参数优化；S3、对S1采集的EIS数据使用主成分析法进行特征降维，对S2优化后的机器学习模型使用XGBoost算法实现对电池健康状态的估计；S4、对S3所得到的估计数据进行评估。本发明所述系统基于所述方法实现，本发明还适用于对电池健康状态估计进行验证领域中。
主权项：1.一种基于EIS数据与XGBoost算法的电池健康状态估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、对需要进行健康状态估计的电池采集EIS数据；S2、采用混合随机搜索和网格搜索的算法对机器学习模型进行超参数优化；S3、对S1采集的EIS数据使用主成分析法进行特征降维，对经S2优化后的机器学习模型使用XGBoost算法实现对电池健康状态的估计；S4、对S3所得到的估计数据进行评估。
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百度查询： 南方电网互联网服务有限公司 一种基于EIS数据与XGBoost算法的电池健康状态估计方法及系统
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