申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局

申请日：2023-07-17

公开（公告）日：2023-09-05

公开（公告）号：CN116699444A

主分类号：G01R31/392

分类号：G01R31/392;G01R31/382;G01R31/3842;G01R31/385;G01R31/387;G01R31/388;G01R31/36;G01R31/367

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.22#实质审查的生效;2023.09.05#公开

摘要：本发明公开了基于VMD‑ICA的锂电池SOH检测方法、装置、设备及介质。方法包括：采集样本锂电池的历史运行数据，基于所述历史运行数据构建电池数据集；通过VMD算法对所述电池数据集进行变分模态分解，分解为不同模态的IMF函数；将变分模态分解后的所述电池数据集划分为训练集和验证集并通过ICA算法获取增量容量曲线，所述增量容量曲线表征锂电池的至少一种电池外特性和内部电化学特性的对应关系；构建Transformer神经网络，将所述增量容量曲线输入所述Transformer神经网络进行训练，通过训练后的所述Transformer神经网络对待检测电池的SOH进行检测。发明提出了一种基于健康特征参数和VMD‑ICA‑Transformer相结合的组合模型来预测锂离子电池SOH，能够提高SOH检测的准确度。

主权项：1.基于VMD-ICA的锂电池SOH检测方法，其特征在于，包括：采集样本锂电池的历史运行数据，基于所述历史运行数据构建电池数据集；通过VMD算法对所述电池数据集进行变分模态分解，分解为不同模态的IMF函数；将变分模态分解后的所述电池数据集划分为训练集和验证集并通过ICA算法获取增量容量曲线，所述增量容量曲线表征锂电池的至少一种电池外特性和内部电化学特性的对应关系；构建Transformer神经网络，将所述增量容量曲线输入所述Transformer神经网络进行训练，通过训练后的所述Transformer神经网络对待检测电池的SOH进行检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局 基于VMD-ICA的锂电池SOH检测方法、装置、设备及介质

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