基于K近邻回归的锂离子电池健康状态估计

摘要：

锂离子电池健康状态的降低伴随着电池内部的衰退,并会引发电池鼓包或者短路等安全问题,在锂离子电池充电过程中准确地估计电池健康状态能够为电池的实际使用与充电管理提供重要的参考.从三元锂离子电池充电过程中的容量增量曲线上提取表征三元锂离子电池的健康状态参数,然后利用K近邻算法对三元锂离子电池的健康状态进行估计.利用K近邻回归的机器学习方法拟合了电池衰退轨迹,基于K近邻的电池SOH估计的决定系数R2>0.98.

关键词：锂离子电池、机器学习、健康状态估计、充电容量增量曲线、K近邻回归

所属期刊栏目：46

分类号：TM912.9

资助基金：国家重点研发计划2020YFB0100300ZL

在线出版日期：2022-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：872-875