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对电池健康的了解非常重要。它提供了对给定系统能力的洞察力，并允许操作员更效率地计划。，但是测量电池的健康状态（SOH）是不同的，并且需要时间。更重要的是，需要将电池从操作中取出，以正确分析。本文旨在根据易于获取的操作数据评估预测电池健康的提议的线性回归方法。主要预测变量是电压偏差，这是电池电压/放电周期期间电池电压的特征。使用此方法，唯一需要提取电池的时间就是收集培训数据。然后，该模型可用于类似的电池来预测其SOH。这意味着这些系统永远不需要停止，从而提高生产率。本文的结果是所使用的数据不适合线性回归。残留物的异质性和非正态性存在问题，但主要是电压偏差与SOH之间关系的估计参数与已建立的理论相反。不能忽略。因此，估计的模型不应用于预测SOH。为了实现准确的SOH预测的目标，应进行更多的研究并使用更好的样本。
使用线性回归预测锂离子电池的健康状况
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