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摘要
针对锂离子电池在循环过程中由于充电策略变化引起电池衰退趋势变化从而导致难以追踪的问题，提出了一种适用于不同充电策略的锂电池剩余寿命预测方法。基于NASA与斯坦福-MIT的电池数据提取电池电压平均变化率构建为电池衰减健康因子；将健康因子与电池容量载入基于樽海鞘群算法优化的极限学习机模型之中训练，获取电池在不同充电策略状态下的衰减模型。使用其他充电策略的电池数据对剩余寿命模型进行验证并评估。结果表明：提出的方法能够在确认充电策略情况下准确预测电池寿命，并且在电池运行过程中能够追踪电池容量变化趋势。
