基于ARIMA模型的动力电池不一致性预警研究

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单体电压的不一致性影响动力电池使用寿命和行车安全。为了实现动力电池不一致性的及时预警,文章基于车联网平台海量历史数据,构建时间维度反应不一致性退化趋势的健康因子,并基于荷电状态分段区间进行健康因子时间序列提取;考虑到健康因子长时间范围内波动且难以预测,引入ARIMA模型进行相邻放电工况内健康因子时间序列的小样本预测。预测结果表明,该方法对训练样本数量和硬件资源配置要求低,且整体预测准确性不低于90%,可以满足实用需求。
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