针对实际工况下电动汽车电池充放电电流不稳定,难以获取满充满放数据带来的电池健康状态估计困难的问题,研究以容量作为健康状态评价指标,以安时积分逆过程计算的深度充电片段电池容量及实车运行特征数据为数据样本,建立特征数据和容量之间的机器学习模型,得到剩余充电片段容量的估计,提出了一种结合安时积分法和机器学习模型对全时间段电池健康状态进行估计的方法。模型评价结果表明,该方法合理有效,对实际工况下电动汽车电池健康状态的实时估计有重要意义。
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