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摘要
随着新能源产业的迅速发展，大量动力电池面临退役回收后如何处理的问题。退役电池的二次利用场景需要根据健康状态(SOH)确定，然而不同退役电池的荷电状态不同，这使得快速估计SOH十分困难。为此，提出了一种基于荷电状态差异的退役电池的SOH快速获取策略。在本策略中，不同SOH退役电池的荷电状态差异被用于产生多种健康特征。同时，为了选取随机森林算法合适的超参数，遗传优化随机森林回归算法被提出应用于SOH的估计。通过验证，本文策略大幅降低了退役电池SOH的估计时间。并且通过多种避免测量时接触电阻和导线电阻策略，使得10节退役电池的健康状态估计误差低于3%。
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