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    基于IPEA-LSTM模型的鋰電池SOH估計方法

    1089   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 21:57:59
    本發明公開了一種基于IPEA?LSTM模型的鋰電池SOH估計方法，所述方法適用于鋰離子電池在充電期間對電池健康狀態(State of Health,SOH)進行估計，步驟包括：構建原始數據集；對數據集進行預處理；提取健康特征；重構健康特征；數據集劃分；搭建神經網絡模型；優化神經網絡模型；訓練神經網絡模型；評估神經網絡模型；電池健康狀態在線估計。與現有技術相比，本發明僅需片段的充電電壓數據即可提取健康特征，并搭建堆疊神經網絡重構健康特征，增強健康特征與電池SOH的相關度；同時提出改進的種群進化算法(ImprovedPopulation Evolution Algorithm,IPEA)對LSTM網絡的參數進行優化，利用趨同和異化的相互協助思想，個體和子群體的進化分開進行，加快全局尋優的收斂速度，提高電池SOH估計精度。
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    聲明：
    “基于IPEA-LSTM模型的鋰電池SOH估計方法” 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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