锂离子电池阻抗谱特征分类方法

高精度分类

提出一种基于阻抗谱特征和改进K-means算法的锂离子电池分类方法，通过灰狼优化算法优化初始聚类中心，实现高精度、高鲁棒性的电池分类。

张庆平 · Tian, Jiaqiang · Zhenhua, Yan · 李秀广 · 潘天红

Batteries 2023

技术优势

聚类中心更优

利用灰狼优化算法优化K-means的初始聚类中心，避免陷入局部最优，从而提高分类准确性。

特征降维处理

通过皮尔逊相关系数分析阻抗谱特征间的相关性，降低特征维度，减少冗余，提高算法效率。

应用场景

• 电池分选：利用阻抗谱特征自动分选电池，替代人工筛选，提高一致性和效率。
• 电池健康管理：通过分类识别电池状态，为健康评估和寿命预测提供依据。
• 故障诊断：将异常电池与正常电池区分开，辅助快速定位故障。