摘要
本发明涉及一种基于统计特征进化编码的锂离子电池容量预测方法,属于锂离子电池健康状态估计技术领域。该方法通过提取电池充电过程中的电压和电流统计特征,采用相关性分析筛选原始特征,并基于遗传算法构建具有非线性表达能力的编码特征表达式,结合原始特征共同输入回归模型以预测容量。相较于传统方法,本发明在保留特征可解释性的同时提升了模型的非线性表达能力,具备更高的预测精度与更强的泛化能力,适用于计算资源受限的工程环境中对电池容量的高效估计。
技术关键词
锂离子电池容量
统计特征
编码特征
容量预测模型
锂离子电池健康状态估计技术
表达式
安时积分法
遗传算法
Sigmoid函数
计算资源受限
支持向量回归
基准
二叉树结构
双曲正切函数
充放电数据
梯度提升树
组合数学
保留特征
误差