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申请/专利权人：陕汽集团商用车有限公司;陕西汽车集团股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于新能源车大数据动力电池SOH预测方法，包括以下步骤：步骤S101、建立SOH与充放电循环次数关系序列1；步骤S102、提取充电片段数据和放电片段数据；步骤S103、提取相应工况特征数据；步骤S104、确定标准温度和标准电流值下单个SOC的平均充电容量；步骤S105、得到标准化后每次充电片段中对应SOH；步骤S106、建立SOH值与天的关系序列2；步骤S107、确定每天对应SOH的衰减量；步骤S108、组成时序特征值。步骤S109、训练好预测模型。步骤S110、确定当天SOH值。

主权项：1.一种基于新能源车大数据动力电池SOH预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S101、对动力电池进行满充满放实验，待动力电池SOH容量衰减到初始容量的80％为止，记录每次充放电所对应SOH值及对应充放电循环次数，建立SOH与充放电循环次数关系序列1；步骤S102、从车辆历史运行数据中，提取充电片段数据和放电片段数据；步骤S103、从充电片段数中，计算每次充电片段中单个SOC对应平均充电容量以及每次充电片段中对应的SOH，从每次放电片段中提取相应工况特征数据；步骤S104、由每次充电片段中数据及每次充电片段下单个SOC对应平均充电容量，确定标准温度和标准电流值下单个SOC的平均充电容量；步骤S105、将所述计算得到每次充电片段中单个SOC对应平均充电容量和所述得到标准温度和标准电流值下单个SOC的平均充电容量相除得到每次充电片段中单个SOC平均充电容量增益，并与所述每次充电片段中计算得到对应的SOH相加，得到标准化后每次充电片段中对应SOH；步骤S106、将标准化后每次充电片段中对应SOH与对应的时间建立拟合方程，并通过拟合方程进一步得到每天SOH值，并建立SOH值与天的关系序列2；步骤S107、由关系序列1与关系序列2，建立拟合方程下每天SOH值与充放电循环次数的映射关系，进一步确定每天对应SOH的衰减量；步骤S108、将提取的每条放电片段中相应工况特征数据做进一步处理，得到放电片段中平均电流、平均温度、平均车速、累计里程，组成时序特征值。步骤S109、将每条放电片段中平均电流、平均温度、平均车速、累计里程时序特征值作为输入，将对应当天SOH的衰减量的增量组成的时序特征值序列2作为输出，代入预测模型中，并随机挑选部分时序特征值序列1、时序特征值序列2作为训练集带入预测模型中，训练好预测模型。步骤S110、对时序特征值序列1进行随机抽样，带入到上述训练好预测模型，得到对应当天SOH的衰减量增量，由当天SOH的衰减量增量进一步确定充放电循环次数，并由每天对应SOH值与充放电循环次数的映射关系，确定当天SOH值。

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