摘要
本申请提供了一种锂电池健康状态监测系统,运用于锂电池技术领域,通过精心选择和预处理的特征,以及使用先进的机器学习算法,该系统能够更准确地预测电池的健康状态和容量衰退,从而为用户和电池管理系统提供更可靠的信息;准确的健康状态估计和容量衰退预测可以帮助制定更有效的充放电策略和维护计划,从而减缓电池衰退速度,延长电池的使用寿命;集成到电池管理系统中的模型可以实时监测电池状态,及时调整操作参数,优化电池使用效率,减少能量浪费;通过对电池状态的持续监控和预测,该系统可以提前警告潜在的电池故障或性能下降,从而采取预防措施,增强电池使用的安全性。
技术关键词
锂电池健康状态
监测系统
深度神经网络模型
ARMA模型
电池管理系统
机器学习算法
特征选择方法
模型解释技术
支持向量回归模型
充放电循环次数
监测电池状态
电池健康状况
工作参数数据
健康状态分析
特征选择算法
神经网络结构