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申请/专利权人：合肥力高动力科技有限公司

摘要：本发明属于锂电池健康状况预测技术领域，具体涉及一种锂电池SOH估计方法、系统、设备及存储介质，方法包括获取锂电池充电工况下若干充电片段，通过静置满充的方式获取对应充电片段的锂电池SOH目标值；基于预先设定的起始充电电压和电压间隔对充电片段进行划分，生成目标片段，确定若干目标片段对应的充电能量Esoh；根据充电能量Esoh与SOH目标值的相关性水平，匹配出对应的能量字段，将能量字段和对应的起始充电电压和电压间隔作为目标特征；采用相关向量回归算法对目标特征进行处理，以确定锂电池的SOH估计值；本发明利用电池在充电过程中产生的能量积累信息，结合改进的相关向量回归算法，实现了对锂电池健康状况的高效准确估计。

主权项：1.一种锂电池SOH估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取锂电池充电工况下若干充电片段，通过静置满充的方式获取对应所述充电片段的锂电池SOH目标值；其中，一个充电片段为：低于20％SOC至满充状态的充电过程；S2、基于预先设定的起始充电电压和电压间隔对所述充电片段进行划分，生成目标片段，确定若干所述目标片段对应的充电能量Esoh；S3、根据所述充电能量Esoh与所述SOH目标值的相关性水平，基于第一条件对所述相关性水平进行筛选解析，以匹配出对应的能量字段，将所述能量字段和对应的起始充电电压和电压间隔作为目标特征；S4、采用相关向量回归算法对所述目标特征进行处理，以确定锂电池的SOH估计值；步骤S2包括：S21、基于锂电池类型设定起始充电电压范围和电压间隔范围对若干充电片段进行划分，生成若干目标片段；S22、对每一个所述目标片段依次采用不同的起始充电电压和电压间隔计算出充电能量Esoh，其计算方式为： 其中，t1和tN表示起始电压和满充截止电压对应的时间点，v表示充电电压，i表示充电电流；步骤S3中，采用Kendall’sTau-b等级相关系数法计算每个充电能量Esoh与所述SOH目标值的相关性水平；所述第一条件为：相关性水平接近1且对应相关性水平的显著性水平接近0；步骤S4包括：S41、将所述目标特征中能量字段、以及起始充电电压和电压间隔对应的SOH目标值进行提取，并作为训练集和测试集；S42、构建SSA-RVR模型，并使用标准化处理后的训练集对SSA-RVR模型进行训练；S43、使用测试集对完成训练的SSA-RVR模型进行估计，通过估计结果进行超参数调优，以确定超参数优化后的SSA-RVR模型；S44、将待估计锂电池的所述目标特征中能量字段及SOH目标值进行提取，并导入优化后的SSA-RVR模型中，输出锂电池的SOH估计值。

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