公开(公告)号：CN110568374A

公开(公告)日：2019-12-13

申请号：CN201910820481.3

申请日：2019-09-02

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 辛红伟 ,  倪裕隆 ,  王瀛洲 ,  王建国 ,  张秀宇 ,  武英杰 ,  梁延东 ,  杨彦军

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G01R31/3842 ,  G01N23/20 ,  G01N23/2276 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明是一种基于考虑内外特性的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征是，包括：构建基于线性核函数、多项式核函数和高斯核函数的混合核相关向量机MRVM方法，解决单核RVM预测能力低的问题；利用具有自适应惯性权重的鲸鱼优化算法IWOA为MRVM方法提供更合适的参数；由于IWAO算法能够扩大粒子搜索范围，使得粒子获得全局最优解，从而提高了预测精度；为了更加准确表征电池的健康状态，提取了电池内外特性的健康因子作为IWOA-MRVM方法的输入，并输出带有95％置信区间的预测结果。由于本发明在锂离子电池充放电循环过程中考虑电池的内外特性，能够更加准确表征电池的剩余使用寿命。

公开(公告)号：CN110568374B

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN201910820481.3

申请日：2019-09-02

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 辛红伟 ,  倪裕隆 ,  王瀛洲 ,  王建国 ,  张秀宇 ,  武英杰 ,  梁延东 ,  杨彦军

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G01R31/3842 ,  G01N23/20 ,  G01N23/2276 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明是一种基于考虑内外特性的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征是，包括：构建基于线性核函数、多项式核函数和高斯核函数的混合核相关向量机MRVM方法，解决单核RVM预测能力低的问题；利用具有自适应惯性权重的鲸鱼优化算法IWOA为MRVM方法提供更合适的参数；由于IWAO算法能够扩大粒子搜索范围，使得粒子获得全局最优解，从而提高了预测精度；为了更加准确表征电池的健康状态，提取了电池内外特性的健康因子作为IWOA‑MRVM方法的输入，并输出带有95％置信区间的预测结果。由于本发明在锂离子电池充放电循环过程中考虑电池的内外特性，能够更加准确表征电池的剩余使用寿命。