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申请/专利权人：河南科技学院;河南正芯新能源有限公司
摘要：应用于新能源汽车快充场景的电池健康状态估计方法，包括以下步骤：对锂离子电池进行循环寿命测试，得到电池数据曲线；在电池数据曲线中，对每段循环充电数据进行特征提取，并获得等电压间隔内的时间变化特征、电压变化的累积积分特征、斜率峰值的水平值特征、通过电路的总电量变化特征；再通过ResidualBi‑LSTM‑attention模块充分捕捉了时间序列的长期依赖关系，结合包括卷积层、池化层、Bi‑LSTM、全连接层等多层次的复杂神经网络的设计，同时，我们应用了集成平均学习方法，通过随机初始化参数和多个子模型的平均结果，提高了模型的泛化性能。
主权项：1.应用于新能源汽车快充场景的电池健康状态估计方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对锂离子电池进行循环寿命测试，得到电池数据曲线；循环寿命测试的过程为：INR18650电池采用阶梯充电方式，首先以6C恒定电流对电池充电到4.2V电压；短暂休息后，以3C恒定电流对电池充电到4.2V电压；再次在一分钟的休息之后，恒流恒压（CC-CV）对电池完全充电；在其CC阶段的电流为0.5C，截止电流为0.05C，截止电压为4.2V；一小时静置后，用六倍CLTC-P对电池放电反复进行，直到电池电压下降到2.7V；步骤2：在电池数据曲线中，对每段循环充电数据进行特征提取，并获得等电压间隔内的时间变化特征、电压变化的累积积分特征、斜率峰值的水平值特征、通过电路的总电量变化特征；步骤3：将上述四个特征送入袋装时间注意力网络进行训练，并依次经袋装时间注意力网络中的ResidualBi-LSTM-attention模块、ConvolutionalPoolingModule模块、LeakyReLU-enhancedFullyConnected模块、BaggingRandom-Avg模块，从而获得预测结果，即，锂离子电池健康值。
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权利要求：
百度查询： 河南科技学院 河南正芯新能源有限公司 应用于新能源汽车快充场景的电池健康状态估计方法
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