【摘 要】
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锂离子电池作为一种重要的储能元件,近年来由于制造工艺的逐步改进,技术的不断成熟,锂电池已经在社会生活中的各个方面发挥着重要作用。然而,锂离子电池在使用的过程中也存在着安全隐患,因此,在电池管理系统（BMS）中,精确评估电池健康状态（SOH）至关重要。本文基于数据驱动方法的研究思路,从锂离子电池数据分析与处理、特征提取以及机器学习方法这三个方面对电池健康状态的估计模型进行优化,本文的主要工作内容如下
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锂离子电池作为一种重要的储能元件,近年来由于制造工艺的逐步改进,技术的不断成熟,锂电池已经在社会生活中的各个方面发挥着重要作用。然而,锂离子电池在使用的过程中也存在着安全隐患,因此,在电池管理系统（BMS）中,精确评估电池健康状态（SOH）至关重要。本文基于数据驱动方法的研究思路,从锂离子电池数据分析与处理、特征提取以及机器学习方法这三个方面对电池健康状态的估计模型进行优化,本文的主要工作内容如下:首先,针对目前对于锂离子电池放电过程中的不同阶段的研究仅仅在于定性的分析,并未给出放电过程中每个阶段的具体划分。本文基于放电特性曲线形成的原理,提出了根据放电曲线的曲率对放电过程进行划分的方法,将曲率的极值点作为不同放电阶段的分段点,从而定量地计算出电池放电过程中的电压平台区域。并针对电池的实际放电曲线与理论值之间存在差异的问题,提出了将U弦长曲率的离散曲率计算方法应用于实际的电池放电曲线曲率的计算当中。其次,针对数据驱动方法中特征提取方面存在的问题,即采用简单的特征提取无法准确地估计电池健康状态,而复杂的特征提取计算量大或需要额外的测试实验。本文提出了基于放电过程中电压平台区域的特征提取方法,提取出一组与电池容量具有高度关联性的健康因子,经实例验证,相比于传统的特征提取方法,使用该特征提取方法对电池健康状态进行估计时能有效地提高估计精确度。最后,针对传统数据驱动方法估计的精确度不足,且需要大量的数据进行模型训练,以及鲁棒性较低的问题,本文提出了使用麻雀搜索算法（SSA）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的惩罚因子以及核函数参数的电池健康状态估计模型,SSA和LSSVM分别用于优化模型参数和对电池健康状态进行估计,从估计结果可以看出,相比于传统的数据驱动方法,SSA-LSSVM的估计模型具有更高的估计精度,并且在保证电池健康状态估计较高准确度的情况下仅需10%的数据即可完成模型的训练,可以有效解决小样本对模型估计精度的影响。该模型在不同条件下SOH估计的平均绝对值误差均小于0.46%,并且均方根误差均小于0.65%。
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