公开(公告)号：CN113917336A

公开(公告)日：2022-01-11

申请号：CN202111191557.4

申请日：2021-10-13

Applicant: 国网福建省电力有限公司 ,  国网福建省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 范元亮 ,  方略斌 ,  吴涵 ,  连庆文 ,  黄兴华 ,  李泽文 ,  陈伟铭 ,  陈扩松 ,  柯春凯 ,  陈思哲 ,  郑宇

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明涉及一种基于片段充电时间和GRU的锂离子电池健康状态预测方法,包括以下步骤：步骤S1:获取锂离子电池循环老化过程中的充电电压数据及对应的时间数据、最大放电容量数据,并提取充电电压数据及对应的时间数据，构建时间差数组；步骤S2:根据最大放电容量数据计算相应的电池健康状态数据，与时间差数组构成锂离子电池健康状态预测数据集，并划分成训练集和测试集；步骤S3:构建门控循环单元神经网络模型;步骤S4:根据训练集对门控循环单元神经网络模型进行训练，并使用测试集对训练后的门控循环单元神经网络模型进行测试；步骤S5:基于门控循环单元神经网络，根据片段充电时间内的充电电压数据及对应的时间数据实时预测锂离子电池健康状态。