一种基于SOM-GA-XGBoost混合模型的退役铅酸蓄电池健康状态估计方法

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一种基于SOM-GA-XGBoost混合模型的退役铅酸蓄电池健康状态估计方法
申请号:CN202510477499
申请日期:2025-04-16
公开号:CN120595121A
公开日期:2025-09-05
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于SOM‑GA‑XGBoost混合模型的退役铅酸蓄电池健康状态估计方法,涉及退役铅酸蓄电池健康状态估计领域,通过测量退役铅酸蓄电池的电化学阻抗谱,根据电化学阻抗谱曲线形状建立合适的等效电路模型,利用等效电路模型拟合电化学阻抗谱,得到相应的等效电路元件参数;利用混合脉冲功率特性测试获取铅酸蓄电池的动态响应参数;建立SOM‑GA‑XGBoost混合模型,探究实验获取的特征参数与退役铅酸蓄电池剩余容量之间的对应关系,实现退役铅酸蓄电池健康状态估计。本发明旨在从铅酸电池性能测试中获取与退役铅酸蓄电池健康状态相关的特征参数,对铅酸蓄电池剩余使用寿命趋势的捕捉更加精准,模型的预测值与真实值的变化基本一致。
技术关键词
退役铅酸蓄电池 健康状态估计方法 电化学阻抗谱 等效电路参数 等效电路模型 遗传算法优化 电池剩余使用寿命 非监督学习方法 待测电池 电化学工作站 节点 启发式算法 信号 最佳特征 数据 特征选择 铅酸电池
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