基于健康因子和混合Bi-LSTM-NAR模型的锂离子电池剩余寿命预测

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摘要：

为准确预测锂离子电池剩余寿命、降低电池工作风险，提出一种新的锂离子电池剩余寿命在线预测模型。基于锂离子电池历史运行数据提取6种健康因子，用于表征电池的退化状态；采用随机森林（RF）算法完成健康因子的评价与筛选；利用经遗传算法优化的广义回归神经网络（GA-GRNN）完成锂离子电池剩余容量的估计。（剩余16651字）

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