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公开(公告)号:CN119291541A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411056575.5
申请日:2024-08-02
Applicant: 华电(宁夏)能源有限公司新能源分公司 , 江苏林洋储能技术有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种多维度融合的电池健康评估方法,该方法包括:获取储能电站中电池的用电数据,在边缘端获取SOH预测值,当差距超过阈值时,执行云端估计;当存在历史序列时,使用循环神经网络Bi‑LSTM对历史健康数据进行预测,获取电池SOH预测值;当不存在历史序列时,提取电池参数维度特征数据,输入训练完成的ELM模型,输出电池SOH预测值。本发明采用两种数据驱动方法结合,在历史健康数据缺失时使用ELM算法进行健康状态估计,以获取精度较高的健康状态初始序列;当健康状态历史序列满足Bi‑LSTM要求时,使用Bi‑LSTM进行健康状态预测;精度可靠,监测参数较少、成本低、适应性较好,易于在线应用。
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