公开(公告)号：CN116679231A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310666718.3

申请日：2023-06-07

Applicant: 佛山科学技术学院

Inventor： 郭芳 ,  祝姗姗 ,  林梅金 ,  黄广山 ,  王瑞阳 ,  邓尚云 ,  江嘉锡 ,  严海贤 ,  林荣标

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明公开了一种基于格拉姆角场和VGG16模型的锂电池SoH估计方法，包括以下步骤：S1.采集电池的历史运行数据，构建储能系统电池数据集，并定义电池的SoH；S2.形成各个充电周期内的电池的一维时间序列；S3.使用格拉姆角场将电池一维的时间序列转换成二维图像序列；S4.搭建VGG16神经网络,一维时间序列转化的二维图像序列作为输入，SoH作为标签训练VGG16神经网络;S5.将训练好的VGG16神经网络用于SoH预测，首先采集电池充电周期的数据，转换为二维图像序列作为输入，输出SoH预测值。本发明使用VGG16进行无监督特征提取，自动挖掘电池一维时间序列转换得到的二维图像序列与SoH的关系，简化了人为进行特征提取的步骤，并提高了预测的准确性。