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摘要
锂离子电池健康状态(SOH)的精确估计是电池管理系统面临的核心问题之一。针对实际的电池容量很难直接测量和容量再生导致的SOH估计误差问题，提出了一种基于增量能量法和双向门控循环网络(BiGRU)-Dropout的锂离子电池健康状态估计方法。首先分析增量能量曲线随电池老化的衰退规律，提取出最大峰值高度作为电池SOH的新健康因子。通过翻转层和门控循环网络层所搭建的BiGRU网络得出健康因子与SOH的映射关系，同时添加Dropout机制网络层防止出现过拟合现象，建立SOH估计模型用于电池SOH精确估计。实验结果表明，在不同充电倍率条件下，该方法均可快速、准确地估计电池SOH。
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单位安庆师范大学; 金陵科技学院
