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摘要
为了精确地估计锂离子电池的SOH（State of Health， SOH），提出了一种基于道格拉斯-普克算法和极限梯度提升（Extreme Gradient Boosting， XGBoost）算法的方法。首先对每组电压数据进行预处理，利用道格拉斯-普克算法对每次循环的恒流充电电压曲线进行矢量压缩；在此数据的基础上，运用XGBoost算法建立锂离子电池退化过程模型并估计SOH。对比实验结果表明，所提方法可有效压缩电池电压曲线、降低网络训练数据维度，同时具有较高的预测精度和较快的运行速度，可实现锂离子电池SOH的快速准确估计。
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