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一種基於改進的網格搜索和廣義回歸神經網絡的鋰離子電池健康狀態估計方法為了準確估計鋰離子電池的健康狀態，本項目提出了一種新的基於改進的網格搜索和廣義回歸神經網絡的估計方法。首先，對數據集中的數據進行數據處理，並通過相關性分析方法，提取了有效的特徵數據，包括電壓、電流等。其次，提出了一種基於改進的網格搜索和廣義回歸神經網絡的回歸模型來估計電池的健康狀態。最後，使用了兩個鋰離子電池公共數據集來驗證提出的估計方法。實驗結果證明，與其他估計方法相比，該方法在準確性，泛化性能和可靠性方面具有優勢。

一、案例簡介

為了準確估計鋰離子電池的健康狀態，本項目提出了一種新的基於改進的網格搜索和廣義回歸神經網絡的估計方法。首先，對數據集中的數據進行數據處理，並通過相關性分析方法，提取了有效的特徵數據，包括電壓、電流等。其次，提出了一種基於改進的網格搜索和廣義回歸神經網絡的回歸模型來估計電池的健康狀態。最後，使用了兩個鋰離子電池公共數據集來驗證提出的估計方法。實驗結果證明，與其他估計方法相比，該方法在準確性，泛化性能和可靠性方面具有優勢。

二、技術要點

本項目提出了一種新的SOH估計方法。首先，通過對數據集進行數據處理，並採用相關性分析的方法選擇提取相關性較高的特徵信息，大大減少了訓練數據，然後建立了基於改進的網格搜索和廣義回歸神經網絡模型（generalized regression neural network, GRNN）用於進行SOH估計，與其他方法相比，該方法大大縮短了訓練時間，具有更強的泛化能力和更準確的SOH估計結果。

三、應用場景

鋰離子電池、電動汽車

四、應用成效

在實驗結果中，本項目方法在兩個數據集上的MAE分別約為0.5%和0.4%，與其他SOH估計方法相比，該方法具有較高的精度和穩定性。通過對不同的電池數據集進行了效果評估，證明了本項目方法強大的泛化能力和通用性。因此，本項目提出的方法可以準確估算電池的SOH，非常適合BMS中電池的監測管理。