【摘 要】
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针对锂离子电池分类筛选问题,本研究提出了一种基于改进的高斯混合模型电池聚类方法。通过对电动汽车实际运行数据分析和挖掘,确定了可以表征电池性能的动态特征欧姆电阻、极
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61803359);安徽省协同创新计划(批准号:GXXT-2019-002);中国科学技术大学“双一流工程”研究基金(批准号:YD2350002002);中央高校基础研究基金(批准号:WK2100100032)的资助
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针对锂离子电池分类筛选问题,本研究提出了一种基于改进的高斯混合模型电池聚类方法。通过对电动汽车实际运行数据分析和挖掘,确定了可以表征电池性能的动态特征欧姆电阻、极化电阻以及静态特征开路电压。为了实现特征可以在线获取,采用递归最小二乘算法实现特征辨识,即基于车辆充电数据计算特征参数。针对高斯混合模型聚类对初始聚类中心敏感的问题,采用K-means算法优化初始聚类中心,从而提高了算法的运行效率和聚类精度。最后将所提出的算法对九个月的车辆历史数据进行验证分析,实验结果表明所提出的算法可以很好的实现电池分类。并且电池组在前四个月一致性较好,电池被聚类为两类。在随后的五个月电池组的一致性有所降低,电池逐渐演变为三类。
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