鋰電池健康管理，新進展！
異常電芯篩選：從電池包中識別出健康狀態(tài)不佳的單體電池。
機理模型：通過電化學模型提取能夠精確表征電池健康狀態(tài)的內(nèi)部參數(shù)。
特征工程：從電池的電流、電壓、溫度等外部特性數(shù)據(jù)中提取出能夠反映電池健康狀態(tài)的特征，以及機理特征。
AI算法SOH估計/壽命預測：采用先進的高斯過程回歸（GPR）和深度學習算法（DCNN）等AI算法，建立SOH估計和壽命預測模型。

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