摘要
本发明涉及电池储能技术领域,尤其涉及一种锂电池SOC‑SOH联合估计方法、装置、设备及介质,包括对锂电池进行二阶RC等效电路模型建模,利用二阶RC等效电路模型模拟锂电池在不同充放电条件下的动态行为,提取多维电池健康因子向量;利用支持向量机回归模型对多维电池健康因子向量进行变化趋势分析,得到SOH估计值;基于二阶RC等效电路模型,利用扩展卡尔曼滤波算法进行SOC估计,并通过所述SOH估计值对SOC估计过程进行修正,得到SOC估计值。本发明通过对储能场站的锂电池进行SOC‑SOH的联合高精度估计,可以有效反应电池老化过程,实现储能场站运行全过程、全周期的电池高精度状态监测。
技术关键词
支持向量机回归模型
锂电池
等效电路模型
充放电条件
曲线
因子
扩展卡尔曼滤波
数值积分方法
滑动窗口方法
电压
电池健康状态
充放电数据
SOH联合估计
时间序列分析方法
速率
荷电状态估计
粒子
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水特征曲线
红土
有机玻璃盖
液面传感器
拍摄装置