基于迁移学习的锂电池SOH估算实验设计

摘要：

根据"基于项目驱动的人工智能与数据挖掘技术创新实践"课程实验的技术要求,设计了基于迁移学习的锂电池SOH(state of health)估算实验案例.在样本难以获得的情况下,为了提高SOH估算精度,提出了一种基于迁移学习的锂电池SOH估算方法.采用数据驱动的方式对电压、电流、SOC(state of charge)、IC(incremental capacity)数据进行特征提取;利用网络迁移,将已有的大量的电池老化实验数据中锂离子电池的共有知识迁移到工况数据域以弥补工况下老化信息缺失的局限.该案例的设计有助于提升学生对迁移学习算法及新能源相关技术的了解,培养学生算法设计能力,扩展学生的知识面.

关键词：人工智能、迁移学习、锂电池、SOH

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省教育科学规划重点课题;黑龙江省教育科学规划重点课题;黑龙江省教育科学规划重点课题;哈尔滨工业大学研究生教育教学改革研究项目;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;哈尔滨工业大学教学发展基金项目

在线出版日期：2022-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：55-59