基于数据驱动与组合模型的锂离子电池SOH估计.docx

基于数据驱动与组合模型的锂离子电池SOH估计

目录

1.内容综述................................................2

1.1锂离子电池状态估计的挑战.............................3

1.2数据驱动方法与组合模型...............................4

1.3本文的贡献和结构.....................................5

2.锂离子电池状态估算的现有方法............................6

2.1电化学模型...........................................7

2.1.1电化学阻抗谱.....................................9

2.1.2其他电化学模型...................................9

2.2机器学习方法........................................11

2.2.1线性回归........................................12

2.2.2支持向量机......................................13

2.2.3神经网络........................................14

2.3混合方法............................................15

3.数据驱动与组合模型.....................................16

3.1数据预处理..........................................17

3.1.1数据采集与清洗..................................19

3.1.2特征工程........................................20

3.2数据驱动模型........................................22

3.2.1深度学习模型....................................22

3.2.2其他机器学习模型................................23

3.3组合模型构建........................................25

3.3.1模块选择与设计..................................26

3.3.2模型融合策略....................................27

4.实验设计与结果分析.....................................28

4.1数据集和评价指标....................................29

4.2实验方法............................................30

4.3结果讨论............................................31

4.3.1数据驱动模型性能比较............................33

4.3.2组合模型性能分析................................34

4.3.3对比现有方法....................................35

5.结论与展望.............................................36

5.1主要结论............................................37

5.2进一步研究方向......................................38

1.内容综述

在本节中，我们将简要概述基于数据驱动与组合模型的锂离子电池估计的研究背景、目标、方法和应用。

随着全球电动汽车市场的不断增长，锂离子电池作为主要的能源存储解决方案，其性能和安全性的保证变得越来越重要。电池的健康状态的评估是保证其可靠性和寿命的关键，传统的评估方法依赖于复杂的物理模型和昂贵的测试设备，这些方法不仅耗时还可能不适用于所有电池类型。