仪器仪表学报

作者：汪宇航，黄海宏，王海欣，武 旭

单位：汪宇航,1.合肥工业大学电气与自动化工程学院,,黄海宏,1.合肥工业大学电气与自动化工程学院,,王海欣,1.合肥工业大学电气与自动化工程学院,,武 旭,1.合肥工业大学电气与自动化工程学院,

关键词：退役电池;健康状态;快速;随机森林回归;频域

基金：安徽省科技重大专项 (18030901064)资助

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%。

来源：2023年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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