【摘 要】
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鉴于现有电动汽车电池健康状态(SOH)预测方案多基于条件有限实验室的实验数据,且存在单指标预测精度低等问题,基于实车运行数据分析并提取电池健康状态因子,以电池容量、内阻和单体一致性为特征,构建机器学习模型,实现电池SOH多指标的准确预测;针对实车数据区间不完整、片段间隔大等问题,提出自适应状态估计法;利用非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行精度与效率的多目标优化,获得最佳电压区间,提高电池容量的变区间估计精度。结果表明,该方法可有效实现基于实车数据的电池SOH准确预测,采用5-fold交叉验证计算测试
【机 构】
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武汉理工大学,武汉理工大学,新能源与智能网联车湖北工程技术研究中心
【基金项目】
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湖北省科技重大专项(2020AAA001)资助。
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鉴于现有电动汽车电池健康状态(SOH)预测方案多基于条件有限实验室的实验数据,且存在单指标预测精度低等问题,基于实车运行数据分析并提取电池健康状态因子,以电池容量、内阻和单体一致性为特征,构建机器学习模型,实现电池SOH多指标的准确预测;针对实车数据区间不完整、片段间隔大等问题,提出自适应状态估计法;利用非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行精度与效率的多目标优化,获得最佳电压区间,提高电池容量的变区间估计精度。结果表明,该方法可有效实现基于实车数据的电池SOH准确预测,采用5-fold交叉验证计算测试
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