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申请/专利权人：力高(山东)新能源技术股份有限公司
摘要：本发明属于电动汽车动力电池技术领域，具体涉及一种基于距离最近的锂电池SOH评估方法及系统，方法包括采集样本电池特征数据集，确定样本电池的当前总容量和SOH值；对特征数据集进行主成分分析确定每个样本电池的衍生特征；基于K‑means聚类算法和衍生特征对样本电池进行分类，确定分类后每个类别中衍生特征的均值、及平均SOH值；获取增量电池的特征数据集，并确定增量电池的衍生特征，计算增量电池衍生特征与每个类别样本电池衍生特征的欧式距离，根据欧式距离确定增量电池的SOH值。本发明提出的SOH估计方法只需采集所需历史数据，无需电池静置即可计算SOH值，大大提升了SOH估计的实时性。
主权项：1.一种基于距离最近的锂电池SOH评估方法，其特征在于，所述方法包括：S1、采集样本电池历史数据中包括充、放电次数的特征数据集，结合样本电池出厂总容量确定样本电池的当前总容量和SOH值；S2、对所述特征数据集进行主成分分析得到主成分系数，根据所述主成分系数确定每个样本电池的衍生特征；S3、基于K-means聚类算法和所述衍生特征对样本电池进行分类，确定分类后每个类别中所述衍生特征的均值、及每个类别中样本电池的平均SOH值；S4、获取增量电池的所述特征数据集，并确定增量电池的所述衍生特征，计算增量电池衍生特征与每个类别样本电池衍生特征的欧式距离，根据所述欧式距离确定增量电池的SOH值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 力高(山东)新能源技术股份有限公司 一种基于距离最近的锂电池SOH评估方法及系统
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