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發展以馬氏距離為基的線上估計模式於電動車電池健康狀態的評估

為了解決電池循環次數app的問題，作者李家瑩 這樣論述：

近年來空氣污染問題日趨嚴重，為因應全球氣候變化與能源危機，追求舒適零污染的環境，電動車已逐漸成為市場的新寵。由於動力電池的效率會隨著使用次數的增加而衰退，因此提供電池是否有足夠能量來達成任務的訊息，對於駕駛人而言是重要的。在實務上，電池健康狀態(State of Health, SOH)是常用來評估電池可用狀態的指標。過去電池健康狀態的研究，大部分是透過實驗室設備所量測的參數來進行出廠前的估計，較少討論出廠後的SOH估計。現階段，電動車的駕駛人若想了解動力電池是否健康必須回廠進行電池檢測，實務上缺乏一套即時的模式來估計SOH。由於電池檢測數據屬於不平衡資料，本研究提出以馬氏距離為基礎的方法來

建立可用於出廠後，讓使用者獲知電池健康狀態的模型。以實際資料進行所提方法的驗證，分析結果顯示，可將原本15個常用到的量測變項縮減成2個關鍵變項(回升電壓、放電電阻)，預測模型能夠有90%以上的分類正確率來判別電池是否健康，表示本研究方法確實能夠有效地處理不平衡的電池資料。本研究僅透過兩個使用者能容易量測的回升電壓與放電電阻變項，即可估算出現階段SOH的狀態，對於實務上具有明確的應用價值。建議未來廠商可依據本研究的成果，發展具有藍芽功能的量測設備與APP，以提供駕駛人作為更換電池或是執行任務的參考。