تقترح هذه الورقة طريقة تقييم واكتشاف حالة الصحة (SOH) لبطاريات الليثيوم أيون تعتمد على دمج خوارزمية تحسين الحوت المحسنة مع الانحدار بدعم المتجهات (IWOA-SVR). أولاً، تم جمع بيانات الشحن والتفريغ تحت استراتيجيات شحن وتفريغ مختلفة، واستخلاص معلمات مميزة لتدهور البطارية؛ ثم تم التحقق من العلاقة القوية بين معلمات الميزة وSOH باستخدام تحليل الارتباط بيرسون. تدمج الخوارزمية آلية تعديل الوزن التكيفية واستراتيجية رحلات ليفي داخل خوارزمية تحسين الحوت التقليدية، مما يعالج بشكل فعال مشكلة أخطاء التقييم العالية أثناء التقييم عبر الإنترنت. أخيراً، تم التحقق من الطريقة باستخدام بيانات اختبار تجريبية من ظروف شحن ثابتة التيار والجهد وثابتة التيار. أظهرت النتائج أن طريقة IWOA-SVR تتميز بثبات ودقة أعلى، مع خطأ أقصى يمكن التحكم فيه ضمن 1.4٪. بالإضافة إلى ذلك، تفوقت IWOA-SVR بشكل ملحوظ على خوارزميات المقارنة في مؤشري التقييم الرئيسيين: متوسط الخطأ النسبي المطلق (MAPE) وجذر متوسط مربع الخطأ (RMSE)، مما يثبت دقة عالية وقوة تحمل ممتازة في الكشف عبر الإنترنت عن حالة صحة بطاريات الليثيوم أيون.

بطارية الليثيوم أيون;خوارزمية تحسين الحوت المحسنة;الانحدار بدعم المتجهات;كشف حالة صحة البطارية