基于改进自适应蜜獾算法优化时间卷积网络的车载锂离子电池健康状态估计

张效伟; 衣振晓; 王凯

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.24068

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基于改进自适应蜜獾算法优化时间卷积网络的车载锂离子电池健康状态估计

发电技术 2025年46卷第6期页码：1154-1163

储能|更新时间：2026-06-29

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专辑

- 基于改进自适应蜜獾算法优化时间卷积网络的车载锂离子电池健康状态估计
- State of Health Estimation of On-Board Lithium-Ion Batteries Using Temporal Convolutional Network Optimized by Improved Self-Adaptive Honey Badger Algorithm
- “"提出了一种虑及电池容量恢复的锂离子电池SOH估算方法"，介绍了其在电池管理领域的研究进展，该团队建立了融合中值绝对偏差与Savitzky-Golay滤波的数据预处理体系，探索了改进自适应蜜獾算法优化时间卷积网络的课题，为解决传统方法忽略容量恢复及特征有效性不足的问题提供解决方案。”
- 作者机构：
  1.中海油石化工程有限公司，山东省济南市 250101
  2.青岛大学电气工程学院，山东省青岛市 266071
  3.青岛大学威海创新研究院，山东省威海市 264200
  4.山东索想智能科技有限公司，山东省潍坊市 261101
- 作者简介：
  张效伟(1988)，女，硕士，工程师，研究方向为太阳能热发电技术，420997393@qq.com；
  衣振晓(1997)，男，博士研究生，研究方向为储能技术、新型储能元件、健康状态估计、剩余使用寿命预测，1824164415@qq.com；
  王凯(1985)，男，教授，博士，研究方向为储能技术、新型储能元件、健康状态估计、剩余使用寿命预测，本文通信作者，wkwj888@163.com。
- 基金信息：
  国家自然科学基金项目(52037005)
- DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.24068
  中图分类号：
- 修回：2024-07-20，
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State of Health Estimation of On-Board Lithium-Ion Batteries Using Temporal Convolutional Network Optimized by Improved Self-Adaptive Honey Badger Algorithm

DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.24068

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