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    基于深度神經網絡下的鋰電池荷電狀態預測算法

    717   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 21:11:55
    本發明涉及一種基于深度神經網絡下的鋰電池荷電狀態預測算法，包含以下步驟：S1：運行電動車，采集電動車鋰電池組各個電池的端電壓、溫度以及電池組荷電狀態；S2：將鋰電池組從滿電量運行至鋰電池荷電狀態為0％；S3：將不同老化程度的鋰電池重復S1～S2，每個荷電狀態進行多次采集；S4：將采集電池數據分為訓練集和測試集，將訓練集經過長短記憶神經網絡進行訓練，獲取荷電狀態觀測器；S5：將測試集輸入訓練好的觀測器測試模型的準確性，重復S4直至誤差逼近規定閾值；S6：將傳感器在線采集的單體電池的溫度、電壓輸入到訓練好的荷電狀態觀測器模型中，得到當前鋰電池組的荷電狀態值。本發明能夠實現對電動車鋰電池荷電狀態的在線預測，其預測準確率可達93％。
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    “基于深度神經網絡下的鋰電池荷電狀態預測算法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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