《一种锂电池健康状态预测方法》

技术简介：

本发明公开了一种锂电池健康状态预测方法,涉及锂电池健康状态预测技术领域,包括以下步骤：提取性能参数数据集；计算锂电池健康状态(SOH)；数据集归一化处理；建立误差逆传播(BP)神经网络；布谷鸟搜索网络最优初始值；数据集加入到网络完成训练。本发明实现预测任何寿命阶段锂电池的在线健康状态,计算方便快捷,降低了计算复杂性,缩短了计算时间,应用范围广,且具有预测精度高,跟踪性强的优点,同时降低了传统BP神经网络对初始权值和阈值的依赖,有效的避免了模型容易陷入局部最优的问题。

研发人员：佘世刚;魏新尧;容伟;刘爱琦;陆佳伟