一種儲能電池健康狀態(tài)辨識方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202011094365.7 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN112327190A | 公開（公告）日 | 2021-02-05 |
| 申請公布號 | CN112327190A | 申請公布日 | 2021-02-05 |
| 分類號 | G01R31/392(2019.01)I; | 分類 | 測量；測試; |
| 發(fā)明人 | 馬速良;李建林;王力;段驍晗;李光輝;屈樹慷 | 申請（專利權(quán)）人 | 北京云外新能源科技有限責(zé)任公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 天津佳盟知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 劉書元 |
| 地址 | 100144北京市石景山區(qū)晉元莊路5號 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明具體涉及一種儲能電池健康狀態(tài)辨識方法。該方法首先采集儲能電池在一次充放電測試過程中的端電壓信號，組成含有類別的樣本數(shù)據(jù)集合A；然后，計算每個樣本的特征值，形成可以表征原始信號特點(diǎn)的特征向量，組成含有類別的樣本特征集合B；接著，生成若干個差異化的支持向量機(jī)模型；然后，以遺傳算法種群個體的0?1編碼選擇部分支持向量機(jī)模型，并將特征集合B輸入得到多個以概率向量方式表征的儲能電池健康情況辨識結(jié)果，形成對若干支持向量機(jī)模型的篩選方案，即儲能電池健康情況辨識方案。多次支持向量集成的方式大幅提升了診斷模型的魯棒性，利用遺傳算法快速、自動地實(shí)現(xiàn)了對診斷過程的優(yōu)化，提升了故障診斷性能。?? |
