技術(shù)特征：

1.基于多模型融合的鋰離子電池荷電和健康狀態(tài)估計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模型融合的鋰離子電池荷電和健康狀態(tài)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟一中，數(shù)據(jù)處理步驟的具體過程如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多模型融合的鋰離子電池荷電和健康狀態(tài)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟二的具體過程如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多模型融合的鋰離子電池荷電和健康狀態(tài)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟三的具體過程如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多模型融合的鋰離子電池荷電和健康狀態(tài)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟四中，基于容量修正的安時(shí)積分法用以下公式來表示：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于多模型融合的鋰離子電池荷電和健康狀態(tài)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟五的具體過程如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于多模型融合的鋰離子電池荷電和健康狀態(tài)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟六的具體過程如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明適用于鋰離子電池管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于多模型融合的鋰離子電池荷電和健康狀態(tài)估計(jì)方法，包括以下步驟：數(shù)據(jù)采集及處理；基于等電壓間隔放電時(shí)間的電池SOH估計(jì)；電池SOC估計(jì)模型的搭建與訓(xùn)練；基于容量修正的安時(shí)積分法：將步驟二所計(jì)算的SOH值應(yīng)用于安時(shí)積分法中，以實(shí)時(shí)調(diào)整SOC的估算值；當(dāng)前電池SOH下電池SOC的估計(jì)：將步驟三中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的SOC和步驟四中應(yīng)用安時(shí)積分法計(jì)算的SOC應(yīng)用卡爾曼濾波器進(jìn)行融合；評價(jià)指標(biāo)設(shè)定。本發(fā)明顯著提高了鋰離子電池SOC和SOH的估計(jì)準(zhǔn)確性，降低了誤差，增強(qiáng)了BMS性能，提升了電池安全性和使用壽命，同時(shí)展現(xiàn)出強(qiáng)適應(yīng)性和良好的抗噪聲性能。

技術(shù)研發(fā)人員：麻斌,胡云峰,宮洵,孫耀,姜天柱
受保護(hù)的技術(shù)使用者：吉林大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19