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摘要：锂离子电池组中不可避免的热梯度由于热量产生和耗散不均，这会影响电池老化。在本文中，建立了用于模拟实用热梯度条件的实验平台。实验结果表明高非线性电池降解程度很高。考虑到高度非线性，高度非平稳性和随时间变化的数据的极限学习机器（ELM），它具有良好的学习能力和拟合能力。在本文中提出了基于麻雀搜索算法（SSA）的电池寿命预测模型，以优化ELM网络的随机权重和偏置，并通过实验数据进行验证。结果表明，与传统的ELM和后传播神经网络相比，SSA优化的ELM的预测结果具有较低的平均绝对误差百分比和均方根误差，这表明SSA-ELM模型具有较高的预测准确性，并且具有更好的稳定性，并且具有高非线性程度的处理数据方面具有明显的优势。
锂离子电池寿命预测方法在热梯度条件下
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