摘要
本公开提供了一种电池健康状态估计模型的训练方法、电池健康状态估计方法、装置、设备、介质和产品,该方法包括响应于训练指令,从数据库中获取目标电池的充放电参数集;对容量衰减曲线进行拟合处理,得到目标经验老化模型;根据充放电曲线和目标电池的多个初始模型参数构建电化学机理模型,以获取目标电池的端电压求解函数;基于端电压求解函数对电化学机理模型中的多个初始模型参数进行参数辨识处理,得到多个目标模型参数;基于交叉验证参数寻优算法,将多个目标模型参数输入至目标数据驱动模型,输出多个预测电池健康状态;利用容量衰减曲线和多个预测电池健康状态迭代地训练目标经验老化模型,得到经训练的电池健康状态估计模型。
技术关键词
电池健康状态
老化模型
充放电曲线
参数
固相
数据驱动模型
贡献率
方程
负极
协方差矩阵
列车
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