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申请/专利权人：上海智租物联科技有限公司
摘要：本发明公开了一种锂电池健康状态SOH预测方法、装置及存储介质，包括采集锂电池运行环境中的参数数据，并对数据进行预处理；根据采集的参数数据获取特征，应用递归特征消除特征选择方法评估，识别与电池健康状态SOH和剩余使用寿命RUL有关特征并提取特征；根据电池的等效电路模型以及提取的特征得到电池SOH的预测模型依据提取的特征建立LSTM网络，采用权重初始化策略初始化参数，引入学习率衰减计划和早停机制进行学习训练，经过网络迭代，得到电池SOH的预测模型将电池SOH的预测模型和电池SOH的预测模型采用加权融合方法融合，得到电池健康状态SOH和剩余使用寿命RUL的最终的预测模型Hfusion；结合物理公式方法和LSTM时序预测，提高了锂电池SOH和RUL预测的准确性。
主权项：1.一种锂电池健康状态SOH预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、采集锂电池运行环境中的参数数据，并对数据进行预处理；步骤二、根据采集的参数数据获取特征，应用递归特征消除特征选择方法评估，识别与电池健康状态SOH和剩余使用寿命RUL有关特征并提取特征；步骤三、建立电池的等效电路模型，并根据电池的等效电路模型以及提取的特征得到电池SOH的预测模型步骤四、依据提取的特征进行网络拓扑规划和正则化与优化策略建立LSTM网络，采用权重初始化策略初始化参数，引入学习率衰减计划和早停机制进行学习训练，运用贝叶斯优化调优进行超参数调优，经过网络迭代，得到电池SOH的预测模型步骤五、将电池SOH的预测模型和电池SOH的预测模型采用加权融合方法融合，得到电池健康状态SOH和剩余使用寿命RUL的最终的预测模型Hfusion。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海智租物联科技有限公司 一种锂电池健康状态SOH预测方法、装置及存储介质
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