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申请/专利权人：江西科技师范大学;华东交通大学

摘要：本发明提供一种钠离子电池寿命检测方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括获取重构表征数据；基于多步迭代预测以获取钠离子电池的荷电预测情况；在高维特征空间构建最优分离超平面；采用连续缩放预测方法对能量特征集进行分离预测；通过选择预设阈值控制筛选排序后的特性特征变量，以得到钠离子电池的单体循环寿命与重构表征数据的相关度；基于重构表征数据获取钠离子电池的电池参数模型，生成电池参数模型与SOH预测情况的预测关系，以相关度以及预测关系生成钠离子电池的梯次寿命预测。本发明不仅能够实时更新钠离子电池寿命检测，且能够有效提升检测时的精度，并且能够更加精确对钠离子电池的寿命进行预测。

主权项：1.一种钠离子电池寿命检测方法，其特征在于，所述方法包括：实时获取钠离子电池的表征数据，并对所述表征数据进行预处理，得到重构表征数据；基于多重电池容量衰退预测模型对所述重构表征数据进行多步迭代预测，以获取所述钠离子电池的荷电预测情况；所述基于多重电池容量衰退预测模型对所述重构表征数据进行多步迭代预测，以获取所述钠离子电池的荷电预测情况的步骤包括：建立电池容量衰减经验模型以及基于高斯核函数建立电池容量多步预测模型；基于所述电池容量衰减经验模型以及所述重构表征数据对所述钠离子电池进行电池容量退化的一步预测；基于所述电池容量多步预测模型以及所述重构表征数据对所述钠离子电池的电池容量进行多步预测，以得到所述钠离子电池的荷电预测情况；所述电池容量衰减经验模型的表达式为： ；式中，表示所述电池容量衰减经验模型，表示库伦效率，表示循环时所述钠离子电池的电池容量，、分别表示第一确定参数、第二确定参数，表示到的时间间隔；所述电池容量多步预测模型的表达式为： ；式中，表示所述电池容量多步预测模型，表示时间序列的长度，表示向量参数，表示重构数据的输入向量，表示循环时所述钠离子电池的重构数据的输入向量，表示高斯核参数，表示偏置量；所述电池容量多步预测模型的一步预测模型的表达式为： 式中，表示一步预测值，表示最小维数，表示所述电池容量多步预测模型，表示延迟向量，表示时间序列，表示时刻；所述电池容量多步预测模型的多步迭代预测模型的表达式为： ；式中，表示多步的预测值，表示第步预测，表示时刻对钠离子电池的预测值；将所述重构表征数据转化为输入向量，并将所述输入向量映射到高维特征空间，以在所述高维特征空间构建最优分离超平面；提取所述重构表征数据中的能量特征，以得到能量特征集，基于所述最优分离超平面构建弹性网电池SOH模型采用连续缩放预测方法对所述能量特征集进行分离预测，以得到所述钠离子电池的SOH预测情况；对所述重构表征数据的内在特性特征变量进行排序，衡量排序后的所述特性特征变量之间的线性关联强度，并通过选择预设阈值控制筛选排序后的所述特性特征变量，以得到所述钠离子电池的单体循环寿命与所述重构表征数据的相关度；基于所述重构表征数据获取所述钠离子电池的电池参数模型，生成所述电池参数模型与所述SOH预测情况的预测关系，以所述相关度以及所述预测关系并基于条件生成对抗网络生成所述钠离子电池的梯次寿命预测。

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