State of Health Estimation for Lithium-ion Batteries Based on Hybrid Feature Extraction and Machine Learning

XIE Guomin; LIU Ao

doi:10.7500/AEPS20241105007

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State of Health Estimation for Lithium-ion Batteries Based on Hybrid Feature Extraction and Machine Learning

Basic Research | 更新时间：2026-02-28

- State of Health Estimation for Lithium-ion Batteries Based on Hybrid Feature Extraction and Machine Learning
- Automation of Electric Power Systems Vol. 49, Issue 21, Pages: 120-130(2025)
- 作者机构：
  
  辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁省葫芦岛市 125105
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(51974151);Basic Project of Liaoning Provincial Department of Education(LJKMZ20220683)
- DOI：10.7500/AEPS20241105007
  CLC：
- Received：05 November 2024，
  
  Revised：2025-06-18，
  
  Online First：28 July 2025，
  
  Published：10 November 2025
- 稿件说明：
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谢国民,刘澳.基于混合特征提取和机器学习的锂离子电池健康状态估计[J].电力系统自动化,2025,49(21):120-130.

XIE Guomin,LIU Ao.State of Health Estimation for Lithium-ion Batteries Based on Hybrid Feature Extraction and Machine Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(21):120-130.
谢国民,刘澳.基于混合特征提取和机器学习的锂离子电池健康状态估计[J].电力系统自动化,2025,49(21):120-130. DOI： 10.7500/AEPS20241105007.

XIE Guomin,LIU Ao.State of Health Estimation for Lithium-ion Batteries Based on Hybrid Feature Extraction and Machine Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(21):120-130. DOI： 10.7500/AEPS20241105007.

摘要

准确

估计锂离子电池的健康状态（SOH）对于推动电动汽车的发展至关重要。然而，复杂的电池老化机制仍然是主要挑战。为此，提出了一种基于混合特征提取和机器学习的SOH估计模型。首先，基于增量容量分析（ICA）和Spearman相关性分析，从经过滑动平均滤波的增量容量（IC）曲线提取特征。其次，从电化学阻抗谱的2种可视化表示（Nyquist图和Bode图）中提取特征。然后，利用

均值聚类方法精简上述特征，并建立基于贝叶斯优化的CNN-BiGRU-Attention网络的SOH估计模型。进一步，通过网络中的1维卷积挖掘原始特征中的深层次信息，并添加了多头注意力机制的BiGRU网络，能够更有效地捕获输入序列中包含电池老化的关键信息，从而估计电池SOH。最后，利用3个不同电极材料的电池数据集进行实验，验证了所提方法的有效性。

Abstract

Accurately estimating the state of health (SOH) of lithium-ion batteries is crucial for promoting the development of electric vehicles. However

the complex battery aging mechanism remains a major challenge. Therefore

an SOH estimation model based on hybrid feature extraction and machine learning is proposed. Firstly

based on incremental capacity analysis (ICA) and Spearman correlation analysis

features are extracted from the incremental capacity (IC) curve after sliding average filtering. Secondly

features are extracted from two visual representations of electrochemical impedance spectroscopy

namely Nyquist plot and Bode plot. Then

the

-means clustering method is used to streamline the above features

and an SOH estimation model is established for the CNN-BiGRU-Attention network based on Bayesian optimization. Furthermore

one-dimensional convolution in the network is used to excavate the deep-level information in the original features. And the bi-directional gated recurrent unit (BiGRU) network with multi-head attention mechanism can capture the key information containing battery aging in the input sequence more effectively to estimate SOH of batteries. Finally

experiments are conducted using battery datasets with three different electrode materials to validate the effectiveness of the proposed method.

关键词

Keywords

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