一种基于部分充电曲线的锂离子电池剩余容量预测方法

目前的预测方法忽略了用户的充电习惯，导致特征提取困难，容量估计不准确。本文提出了一种基于部分充电曲线的锂离子电池剩余容量预测方法。首先，分析基于真实驾驶数据的各种SOC充电过程的覆盖概率，提取等电压下的充电持续时间作为健康度特征；然后，根据Pearson相关系数计算健康特征与剩余容量之间的相关关系。随后，结合累积概率密度函数和相关性，建立联合优化目标函数，利用粒子群优化算法确定最优SOC范围。最后，提出了一个时间卷积网络模型来捕捉最佳SOC范围内充电时间与剩余容量之间的隐式非线性关系。交叉验证表明，该方法能准确跟踪参考容量，估计误差在标称容量的2.3％以内。