基于多特征量分析和LSTM-XGBoost模型的锂离子电池SOH ...
2024年10月17日 · 为此,本文提出一种基于多特征量分析和长短期记忆 (long short-term memory, LSTM)-极端梯度提升 (eXtreme gradient boosting, XGBoost)模型的锂离子电池SOH估计方法。 首先,为精确描述电池的老化机理,从电池充电数据中提取关于时间、能量、IC三大类共6个HFs。 考虑到同类型HFs之间存在大量冗余信息,采用一种基于双相关性的特征处理方法,筛选出可