摘要
本发明公开了一种新型储能电池模组健康状态的多阶段评估方法,属于储能电池管理领域,包括如下步骤:首先,使用变安培积分法测量电芯容量,并通过容量增量分析提取健康因子以表征电池衰减;接着,基于这些健康因子和电池老化的容量标签,训练电池单体容量估计模型;最后,在评估电池组健康状态时,结合电芯容量估计值与电池组内的不一致性特征来评估电池组的健康状态,提升了整体预测的准确性,此方法不仅捕捉了单个电芯的老化趋势,还通过电池组一致性特征识别电池组潜在问题,具有较高的精度和实用价值,尤其适用于大容量储能系统的健康监测与寿命管理。
技术关键词
新型储能电池
皮尔逊相关系数
LSTM模型
状态估计模型
模组
灰色关联度
时序特征
阶段
电池组健康状态
大容量储能系统
储能电池管理
电池容量预测
电池单体容量
识别电池组
因子
数据驱动方法
储能电池组
优化器
高斯核函数
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内存模组
断电保护功能
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LSTM模型
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可靠性参数
可靠性预测方法
LSTM模型
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储能模块
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