基于数据驱动的动力电池组健康状态评估

关键词：动力电池组 数据驱动 健康状态评估 高斯过程回归 

摘要：为了保证电动汽车安全可靠,须对动力电池组的健康状态进行精确评估。研究以容量作为健康状态评价指标,以·150次循环试验中的表征参数数据作为数据样本,利用高斯过程回归方法,建立表征参数和容量之间的数学关系模型,得到动力电池组容量的演变规律,完成了基于数据驱动的动力电池组健康状态评估。模型仿真结果表明,模型最大相对误差为0.0137%,评估结果最大相对误差为0.3610%o残差分析结果表明,该高斯过程回归模型合理有效。

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