基于RUN-GRU-attention模型的實(shí)車動力電池健康狀態(tài)估計(jì)方法

摘要： 實(shí)車動力電池的健康狀態(tài)(state of health,SOH)評估存在數(shù)據(jù)質(zhì)量差、工況不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)利用率低等問題，本文面向階梯倍率充電工況構(gòu)建多源特征提取及SOH估計(jì)模型。首先，通過數(shù)據(jù)清洗、切割、填充，獲取獨(dú)立的充電片段；其次，基于不同電流階段計(jì)算容量，實(shí)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)利用率達(dá)96.9%，并與單獨(dú)限定SOC范圍計(jì)算容量的方法相比，誤差降低48.1%以上；然后，從當(dāng)前工況、歷史累... （共17頁）