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摘要：本发明涉及电池储能技术领域，公开了一种基于弛豫过程的锂电池的SOH估计方法及装置，该方法包括：对锂电池进行不同条件下的充放电测试，采集电压和温度序列数据；将电压序列数据输入至一维卷积神经网络模型进行预测得到预测的弛豫电压值；分别计算电压统计特征和温度统计特征；基于锂电池弛豫过程，建立二阶RC等效电路模型，计算等效电路模型参数；利用弛豫电压值、电压统计特征、温度统计特征和等效电路模型参数对Xgboost模型进行训练；将锂电池实际充放电过程中的电压和温度序列数据，输入至Xgboost模型中，得到锂电池的SOH估计结果，本发明采用相对稳定的电池弛豫过程，有效完成对锂电池SOH的估计，提高准确性。
主权项：1.一种基于弛豫过程的锂电池的SOH估计方法，其特征在于，所述方法包括：对锂电池进行不同条件下的充放电测试，并采集充放电测试过程中锂电池的电压序列数据和温度序列数据；将采集到的电压序列数据输入至训练好的一维卷积神经网络模型进行预测，得到预测的弛豫电压值；根据所述采集到的电压序列数据和温度序列数据，分别计算电压统计特征和温度统计特征，所述电压统计特征包括弛豫电压序列的标准差、偏度和最小值，所述温度统计特征包括温度序列的极差、标准差和偏度；基于锂电池弛豫过程，建立二阶RC等效电路模型，并计算等效电路模型参数；利用所述弛豫电压值、电压统计特征、温度统计特征和等效电路模型参数对Xgboost模型进行训练；将锂电池实际充放电过程中的电压序列数据和温度序列数据输入至训练好的Xgboost模型中，得到锂电池的SOH估计结果。
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权利要求：
百度查询： 固德威技术股份有限公司 一种基于弛豫过程的锂电池的SOH估计方法及装置
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