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申请/专利权人：浙江大有实业有限公司杭州科技发展分公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司

摘要：本发明公开了一种基于RVM与PF算法融合的电池剩余使用寿命预测方法，包括：对电池数据集进行数据提取及预处理；利用相关向量机算法提取电池数据集的相关向量，拟合出电池容量退化趋势函数，构建状态空间模型，得到观测方程和状态方程；利用粒子滤波算法对模型的相关参数进行修正，得到电池剩余容量预测模型；对预测起始点之后的电池容量进行预测；判断电池容量是否达到电池失效阈值，若达到阈值，则记录此时的电池循环周期数，对电池剩余使用寿命进行预测。本发明利用相关向量机提取电池容量退化趋势得到趋势函数，不依赖电池经验模型，提高了锂离子电池剩余使用寿命预测的精度及其长期预测能力。

主权项：1.一种基于RVM与PF算法融合的电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括：S1：选取电池数据集，提取两组电池容量退化数据Q_train和Q_test；S2：初始化相关向量机参数，利用相关向量机对电池容量退化数据进行训练，利用迭代估计法计算相关参数；S3：提取电池容量退化数据中的相关向量；S4：利用相关向量拟合电池容量退化趋势，并得到状态空间模型的状态方程和观测方程；S5：初始化粒子滤波算法的相关参数，初始化粒子集；S6：将k-1时刻的粒子分布xk-1，代入状态转移方程，得到k时刻预测的粒子分布预测粒子代入观测方程得到预测值，将预测值与实际观测值进行比较来对所有的粒子进行评价，得出每个粒子的权重，根据粒子权重的大小进行重要性重采样，得到k时刻状态变量的真实分布xk，将真实分布xk带入到状态转移方程中，进行下一轮滤波；S7：当粒子滤波循环到达预测起始点时，迭代结束，对预测起始点之后的电池容量进行预测；S8：判断电池容量是否达到电池寿命结束的阈值，若达到阈值，则记录此时的电池充放电循环周期数，并计算剩余使用寿命；所述初始化相关向量机参数包括：给定训练数据集相关向量机表达如下：y＝Φ·ω+ε；其中：ω＝ω0,…,ωNT为相关向量机的权值；Φ＝[φ1,φ2,…,φN]T为核函数矩阵；φixi＝[1,Kxi,x1,…,Kxi,xN],i＝1,2,…,N；Kxi,xj为核函数： η为核参数；α＝{α0,α1,…,αN}为超参数，与权值ω一一对应；σ2为噪声方差；所述利用相关向量机对电池容量退化数据进行训练包括：计算权值ω的协方差Σ和均值μ：Σ＝σ-2ΦTΦ+A-1，μ＝σ-2ΣΦTyT；其中：A＝diag{α0,α1,…,αN}；使用迭代估计法进行计算，得到新的超参数α和噪声方差σ2，其更新过程如下： 其中γi＝1-αiΣii；重复以上计算过程，直到迭代次数达到最大值或输出结果梯度小于收敛条件；所述得到状态空间模型的状态方程和观测方程包括：利用趋势函数构建系统的状态空间模型，得到状态方程和观测方程：状态方程为： 观测方程为：Q1k＝rvm_capa[ak*k+bk]+vk。

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