公开(公告)号：CN112327189A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011094154.3

申请日：2020-10-14

Applicant: 北方工业大学 ,  北京联智汇能科技有限公司 ,  江苏海基新能源股份有限公司

Inventor： 马速良 ,  李建林 ,  余峰 ,  刘硕 ,  李浩 ,  武亦文

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于KNN算法的储能电池健康状态综合判断方法。包括以下步骤：采集大量正常和不同故障下储能电池在充放电测试过程中端电压曲线，提取描述电压特点的关键特征，与标识储能电池类别的标签构成样本集合；随机抽取集合中一定比例的样本，构成若干个子集，并保证子集中样本互斥；提取待检测储能电池端电压特征，与子集中全部样本计算欧式距离，判断与待测样本最邻近的k个样本；据子集样本数据及k个样本所代表类别的情况，形成每个子集的诊断证据；利用D‑S证据理论，判断待测检测储能电池的状态类别。本发明提出的综合判断方法可以避免噪声和奇异样本对辨识结果的影响。