一种储能电池健康状态辨识方法
基本信息
| 申请号 | CN202011094365.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112327190A | 公开（公告）日 | 2021-02-05 |
| 申请公布号 | CN112327190A | 申请公布日 | 2021-02-05 |
| 分类号 | G01R31/392(2019.01)I; | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 马速良;李建林;王力;段骁晗;李光辉;屈树慷 | 申请（专利权）人 | 北京云外新能源科技有限责任公司 |
| 代理机构 | 天津佳盟知识产权代理有限公司 | 代理人 | 刘书元 |
| 地址 | 100144北京市石景山区晋元庄路5号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明具体涉及一种储能电池健康状态辨识方法。该方法首先采集储能电池在一次充放电测试过程中的端电压信号，组成含有类别的样本数据集合A；然后，计算每个样本的特征值，形成可以表征原始信号特点的特征向量，组成含有类别的样本特征集合B；接着，生成若干个差异化的支持向量机模型；然后，以遗传算法种群个体的0‑1编码选择部分支持向量机模型，并将特征集合B输入得到多个以概率向量方式表征的储能电池健康情况辨识结果，形成对若干支持向量机模型的筛选方案，即储能电池健康情况辨识方案。多次支持向量集成的方式大幅提升了诊断模型的鲁棒性，利用遗传算法快速、自动地实现了对诊断过程的优化，提升了故障诊断性能。 |
