[发明专利]一种基于随机森林及容量自恢复效应分析的锂离子电池容量退化预测评估方法有效
| 申请号： | 201810678858.1 | 申请日： | 2018-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN108846227B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 陶来发;马剑;吕琛;张丽品 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N5/00;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京元本知识产权代理事务所(普通合伙) 11308 | 代理人： | 秦力军 |
| 地址： | 100191 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于随机森林及容量自恢复效应分析的锂离子电池容量退化预测评估方法，包括：在锂离子电池容量衰减过程中，确定表征电池容量自恢复状态的参数特征；利用所述表征电池容量自恢复状态的参数特征的已知数据及对应的容量恢复量，对随机森林回归模型进行训练，得到经过训练的随机森林回归模型；利用所述经过训练的随机森林回归模型，对所述表征电池容量自恢复状态的参数特征的未知数据进行处理，得到容量恢复量预测值；根据所述容量恢复量预测值，对锂离子电池容量退化进行预测评估，得到锂离子电池状态退化预测结果。本发明考虑了锂电池容量自恢复效应，能够精确的估计并预测电池的最大容量，且无需构造基于复杂电化学机制的模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 森林 容量 恢复 效应 分析 锂离子 电池容量 退化 预测 评估 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于随机森林及容量自恢复效应分析的锂离子电池容量退化预测评估方法，其特征在于，所述方法包括：在锂离子电池容量衰减过程中，确定表征电池容量自恢复状态的参数特征；利用所述表征电池容量自恢复状态的参数特征的已知数据及对应的容量恢复量，对随机森林回归模型进行训练，得到经过训练的随机森林回归模型；利用所述经过训练的随机森林回归模型，对所述表征电池容量自恢复状态的参数特征的未知数据进行处理，得到容量恢复量预测值；根据所述容量恢复量预测值，对锂离子电池容量退化进行预测评估，得到锂离子电池状态退化预测结果。
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