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本发明一种基于机器学习和安时积分法的锂电池SOH预测方法,首先收集电池历史运行数据上传到锂电池健康数据库中,通过数据清洗、特征构建等对数据进行处理,同时配合安时积分法计算出历史SOH数据作为模型输出参数,然后通过特征筛选得到对模型贡献度较高的模型输入参数,此时已将无监督学习的SOH预测转化为监督学习的SOH预测,最后采用stacking模型对历史数据进行训练迭代,筛选出模型最优参数,从而获得锂电池SOH预测模型。本发明方法可以实现实时、快速、准确的检测电池的健康状态,有效延长锂电池的使用寿命的同
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113866659 A (43)申请公布日 2021.12.31 (21)申请号 202111131721.2 (51)Int.Cl.
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