基于大数据的电池SoH估算及其应用.pdf

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简介：
本论文探讨了利用大数据技术进行电池状态健康（SoH）评估的方法和模型，分析其在延长电池寿命及优化性能方面的应用价值。为了克服传统电池健康状态（SoH）估算方法因电池管理系统（BMS）存储和计算能力不足而遇到的局限性，本段落提出了一种基于互联网平台在线大数据的 SoH 估算方法。研究分析了数据离散特性、单体一致性等因素对这种新估算法的影响，并结合某具体平台的数据进行了集成应用验证。在单车层面以及根据不同车辆品牌、地域和地区时间维度上，该方法均能有效比较和评估电池SoH 的衰减情况。实验结果表明，这种方法不仅能准确估算单一动力电池系统的 SoH 及其变化趋势，还能与其他类型数据进行多维度整合分析，从而实现对动力电池的大数据分析与画像构建。

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基于大数据的电池SoH估算及其应用.pdf

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本论文探讨了利用大数据技术进行电池状态健康（SoH）评估的方法和模型，分析其在延长电池寿命及优化性能方面的应用价值。为了克服传统电池健康状态（SoH）估算方法因电池管理系统（BMS）存储和计算能力不足而遇到的局限性，本段落提出了一种基于互联网平台在线大数据的 SoH 估算方法。研究分析了数据离散特性、单体一致性等因素对这种新估算法的影响，并结合某具体平台的数据进行了集成应用验证。在单车层面以及根据不同车辆品牌、地域和地区时间维度上，该方法均能有效比较和评估电池SoH 的衰减情况。实验结果表明，这种方法不仅能准确估算单一动力电池系统的 SoH 及其变化趋势，还能与其他类型数据进行多维度整合分析，从而实现对动力电池的大数据分析与画像构建。

基于LSTM神经网络的锂电池SOH估算案例(利用牛津电池老化数据及特征工程), [电池SOH估算案例3]: 应用长短时记忆神经网络...

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本文通过应用长短时记忆（LSTM）神经网络，结合牛津大学提供的电池老化数据和先进的特征工程技术，深入探讨了锂电池健康状态（SOH）的精确评估方法。基于LSTM神经网络的锂电池SOH估算案例（使用牛津电池老化数据集与特征工程） 1. 使用牛津锂离子电池老化数据集来完成，并提供该数据集的处理代码，该代码可将原始数据集重新制表，处理完的数据非常好用。 2. 提取电池的恒流充电时间、等压升充电时间和极化内阻作为健康特征。 3. 使用LSTM建立锂电池SOH估计模型，以提取出的健康特征为输入，以SOH为输出。此外，还可以将该代码修改为门控循环单元GRU建模。关键词包括：电池SOH估算案例;长短时记忆神经网络LSTM;锂电池SOH估计算法;MATLAB编写;牛津锂离子电池老化数据集;数据集处理代码;恒流充电时间;等压升充电时间;极化内阻;健康特征;LSTM建立模型;SOH为输出;GRU建模

动力电池的SOC与SOH估算.docx

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本文档探讨了电池管理系统中关键参数——状态-of-charge（SOC）和状态-of-health（SOH）的精确估算方法，旨在提高电动汽车续航里程预测及延长电池使用寿命。动力电池的SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计是电池管理系统中的关键功能之一。精确地估算这两个参数能够确保电池系统的安全可靠运行，并优化其性能，同时为电动汽车的能量管理和安全管理提供依据。然而，由于动力电池具有可测参数有限、特性耦合性强且随时间变化快以及非线性等复杂特点，在车辆实际应用中还面临着串并联组合的不一致性问题和全工况（包括宽泛充放电倍率）及全气候条件下的工作需求挑战。因此，实现高精度与强鲁棒性的SOC与SOH估计一直是行业内技术攻关的重点以及国际学术界的前沿研究热点。本章将全面探讨动力电池SOC与SOH的理论基础及其应用，并分析在静态容量已知和动态容量实时在线估算两种情况下电池系统的SOC性能表现，同时讨论SOH与SOC协同评估的重要性。此外，还将提供一套详细的算法流程以供实际BMS系统中的应用参考。

基于卷积神经网络(CNN)的锂电池SOH直接估计方法学习案例：从原始电压数据预测健康状态(SOH)[电池SOH估算案例2]: ...

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本案例探讨了利用卷积神经网络（CNN）技术，直接从锂电池的原始电压数据中预测其健康状态（SOH），展示了深度学习在电池健康管理中的应用潜力。基于卷积神经网络(CNN)的锂电池SOH直接估计方法学习案例：从原始电压数据到健康状态(SOH)的预测使用卷积神经网络(CNN)来搭建电池的SOH估算模型，该模型直接采用电池充电曲线上3.6V开始后的100个电压采样点作为输入，并以SOH为输出。此方法利用原始电压数据进行建模，省去了提取健康特征的过程，从而充分发挥了深度学习的优势。关键词：电池SOH估算；卷积神经网络(CNN)；电压采样点；SOH作为输出；深度学习优势

基于MATLAB的LSTM算法在电池SOH预测中的应用（包含B0005和B0006数据集）

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本研究利用MATLAB平台开发了LSTM模型，专注于锂离子电池健康状态(SOH)的预测，并采用B0005与B0006两个数据集进行验证分析。使用MATLAB实现LSTM对电池SOH的预测（包括B0005、B0006数据集）。

基于双卡尔曼滤波算法的DEKF在锂离子电池SOC和SOH联合估计中的应用及其优良性能

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本文提出了一种基于双扩展卡尔曼滤波（DEKF）算法，在锂离子电池状态评估中同时实现荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的精确估算，展现了该方法在复杂工况下的优越性能。锂离子电池作为当今电子设备与电动汽车的重要能量来源，其性能状态的准确评估对保障设备正常运行、延长电池寿命及确保使用安全至关重要。在这些关键指标中，荷电状态（State of Charge, SOC）和健康状态（State of Health, SOH）尤为突出。SOC反映了当前充放电水平，而SOH则代表了电池的老化程度与剩余可用容量。双卡尔曼滤波算法（Dual Extended Kalman Filter, DEKF），基于传统的扩展卡尔曼滤波技术进行了改进，能够同时估计两个相关联的变量。在锂离子电池的状态评估中，DEKF通过处理SOC和SOH之间的复杂非线性关系，提供比单一状态更精确的估计结果。该算法的优势在于其鲁棒性和精度提升能力：即使面对工作条件变化、温度波动及老化效应等不确定因素的影响，仍能保持稳定可靠的估计效果。这得益于它能够利用电池动态特性和非线性特性，并结合多传感器信息，在不断预测与更新过程中逐步减小误差。为了有效联合估计SOC和SOH，DEKF算法需考虑锂离子电池的电化学模型（如Thevenin模型、PNGV模型）及内部动力学过程。实际应用中需要调整这些参数以匹配具体电池特性，并合理设计状态方程和观测方程以及初始化时的状态变量与协方差矩阵。研究人员和工程师在使用DEKF算法进行锂离子电池SOC与SOH联合估计的过程中，不仅需依赖理论模型的支持，还需通过实验数据验证其有效性。这通常包括不同工况下的充放电测试、电流电压温度等参数的收集，并将这些实际操作的数据与算法预测结果相比较以检验模型准确性。基于DEKF技术的锂离子电池SOC和SOH联合估计方法为电池管理系统提供了一种有效状态评估工具，有助于精确监测电池性能并支持寿命预测及充放电策略优化。这不仅对新能源技术的发展具有重要的应用价值，也促进了相关领域的深入研究与创新。

马里兰大学电池数据集下的电池SOC估算

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本研究基于马里兰大学公开的电池数据集，专注于开发精确的电池荷电状态（SOC）估计算法，以提高电池管理系统性能和延长电池寿命。共有144节锂离子电池参与了电池寿命测试，这些电池分为三种不同的SOC（0% SOC、50% SOC 和 100% SOC），并在四种不同温度下进行实验：-40℃、-5℃、25℃和50℃。具体来说： 1. 每种温度条件下各有12个电池。 2. 在每个温度组的12个电池中，每种SOC（即0% SOC、50% SOC 和 100% SOC）分别有4个电池。这些总共144节电池被分为三组，每组包含48节。对于这三组中的每一组，测试安排如下： - 每三个星期进行一次容量和阻抗测试。 - 每三个月进行一次容量和阻抗测试。 - 每六个月进行一次容量测试。例如，在初始阶段，电池PLN_51以C/2的恒流恒压（CCCV）充电速率完成首次充放电循环。当电流降至低于C/100时开始按相同速度放电至最大适用容量。随后在阻抗测量之后使用相同的CCCV曲线将电池充满。接下来，通过计算累积容量达到总容量的一半来使电池放电到50% SOC状态，并存储于温度控制室中3周。三周后取出这些电池进行一次新的容量和阻抗测试。

[电池SOH估算案例3]：利用长短时记忆神经网络(LSTM)进行锂电池状态健康(SOH)评估的算法研究及MATLAB实现示例

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本案例通过应用长短时记忆神经网络（LSTM）对锂电池的状态健康（SOH）进行精确评估，并提供了基于MATLAB的具体实现方法。 [电池SOH估算案例3]: 使用长短时记忆神经网络LSTM来实现锂电池SOH估计的算法学习案例（基于matlab编写） 1. 使用牛津锂离子电池老化数据集完成，并提供该数据集的处理代码，该代码可将原始数据集重新制表，处理完的数据非常好用。 2. 提取电池的恒流充电时间、等压升充电时间以及极化内阻作为健康特征。 3. 利用LSTM建立电池SOH估计模型，以提取出的特征为输入，输出电池的状态健康指数（SOH）。 4. 可将该代码修改为使用门控循环单元GRU进行建模。

基于LSTM神经网络的锂电池SOH估算案例学习（含数据集处理及特征提取代码）

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本项目通过运用LSTM神经网络对锂电池健康状态(SOH)进行预测，并详细介绍数据预处理与特征提取方法，附带相关代码实现。基于LSTM神经网络实现锂电池SOH估计的案例学习（附数据集处理代码与特征提取）：使用牛津电池老化数据集及特征工程来建立算法模型（Matlab版）。本案例包括以下步骤： 1. 使用牛津锂离子电池老化数据集，并提供该数据集的预处理代码，以将原始数据重新制表并进行必要的清洗。 2. 提取恒流充电时间、等压升充电时间和极化内阻作为健康状态（SOH）的相关特征变量。 3. 利用LSTM神经网络构建电池的SOH估计模型，其中特征为输入，而预测目标是电池的SOH值。此外，该案例还提供了将代码修改以使用门控循环单元GRU进行建模的方法。以下是关键概念： - 电池SOH估算案例 - 长短时记忆神经网络LSTM - 锂电池SOH估计算法 - 牛津锂离子电池老化数据集 - 数据集处理代码 - 恒流充电时间 - 等压升充电时间 - 极化内阻 - 特征提取 - LSTM建模 - GRU建模

基于NASA数据集的锂电池SOC估算法：结合CNN、Self-Attention和LSTM的多特征SOH预测模型

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本研究提出了一种创新性的电池状态估计方法，利用CNN、Self-Attention及LSTM技术处理NASA公开数据集，实现对锂电池健康状况（SOH）的精准预测。基于NASA数据集的锂电池SOC估计算法：采用CNN-Selfattention-LSTM多特征联合SOH预测模型使用NASA锂离子电池数据集来完成特征、SOC及SOH提取，该算法旨在通过结合多种特性实现对锂电池剩余电量百分比（SOC）的有效估计。具体而言，所使用的数据包括当前放电循环次数、放电过程中记录的电流值、电压值和温度值以及每个测量点之间的时间差等信息，并进一步考虑了每一轮次电池健康状态SOH的影响。为了提升模型性能，在设计中引入了CNN-Selfattention-LSTM架构并加入多头注意力机制，该方法能够增强对全局特征的关注能力。此外，研究采用的Matlab版本为2023a或更新版以确保代码兼容性和执行效率。此项目包含大量图表和可视化结果，非常适合于学术研究与论文撰写中的数据展示需求。