随着电动汽车和储能系统的广泛应用,锂离子电池的健康状态(State of Health,SOH)评估成为一个重要的研究方向。文章旨在构建一个融合多源数据的锂离子电池健康状态评估模型,以提高评估的准确性和可靠性。通过差分分析提取特征、机器学...随着电动汽车和储能系统的广泛应用,锂离子电池的健康状态(State of Health,SOH)评估成为一个重要的研究方向。文章旨在构建一个融合多源数据的锂离子电池健康状态评估模型,以提高评估的准确性和可靠性。通过差分分析提取特征、机器学习算法应用及多源数据融合技术,文章为锂离子电池的健康管理提供了新的视角和方法。展开更多
文摘随着电动汽车和储能系统的广泛应用,锂离子电池的健康状态(State of Health,SOH)评估成为一个重要的研究方向。文章旨在构建一个融合多源数据的锂离子电池健康状态评估模型,以提高评估的准确性和可靠性。通过差分分析提取特征、机器学习算法应用及多源数据融合技术,文章为锂离子电池的健康管理提供了新的视角和方法。