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申请/专利权人：深圳市杰成镍钴新能源科技有限公司
摘要：本发明提供的一种基于多因素耦合的退役电池健康度预测方法，包括以下步骤：S1.获取退役电池的环境特征、电气特征和运行特征；S2.确定出电气特征中与退役电池的直流内阻R相关性最大的特征Pa和运行特征中与退役电池的直流内阻R相关性最大的特征Qa；S3.根据特征Pa和Qa得到特征pa和qa；S4.对所有环境特征、特征pa和qa进行特征融合，得到融合特征G；S5.将融合特征G输入至机器学习模型中，得到预测的退役电池的健康度SOH。通过上述方法，能够将多维度特征进行融合，从而提高预测的退役电池健康度的准确性。
主权项：1.一种基于多因素耦合的退役电池健康度预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.获取退役电池的环境特征、电气特征和运行特征；S2.确定出电气特征中与退役电池的直流内阻R相关性最大的特征Pa和运行特征中与退役电池的直流内阻R相关性最大的特征Qa；S3.根据特征Pa和Qa得到特征pa和qa；S4.对所有环境特征、特征pa和qa进行特征融合，得到融合特征G；S5.将融合特征G输入至机器学习模型中，得到预测的退役电池的健康度SOH。
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