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基于数据驱动的锂离子电池健康状态估计技术
文献摘要：
电池健康状态(state of health,SOH)是影响锂离子电池大规模应用的关键因素,而基于数据驱动的锂离子健康状态估计方法已经成为当前相关研究的热点课题.为了系统地剖析数据驱动下电池SOH估计方法的关键技术和难点问题,从电池数据来源、特征工程、估计模型以及验证途径4个核心环节出发,综述当前研究的进展.通过多种不同方法基本机理的分析和优缺点对比,凝炼出制约技术发展的瓶颈问题,展望未来研究的重点方向,推动基于数据驱动的锂离子电池SOH估计技术的进一步发展与应用.
文献关键词：
锂离子电池;健康状态评估;数据驱动技术;特征工程;回归模型
中图分类号：
作者姓名：
黎冲;王成辉;王高;鲁宗虎;马成智
作者机构：
国家能源集团新疆能源有限责任公司,新疆乌鲁木齐 831499;新疆工业云大数据创新中心有限公司,新疆乌鲁木齐 830026
文献出处：
引用格式：
[1]黎冲;王成辉;王高;鲁宗虎;马成智-.基于数据驱动的锂离子电池健康状态估计技术)[J].中国电力,2022(08):73-86,95
A类：
B类：
锂离子电池,电池健康状态,健康状态估计,state,health,SOH,估计方法,数据来源,特征工程,核心环节,多种不同,不同方法,本机,凝炼,瓶颈问题,展望未来,重点方向,发展与应用,健康状态评估,数据驱动技术
AB值：
0.305492
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