一种基于图卷积的锂电池荷电状态估计方法

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摘要

本发明公开了一种基于图卷积的锂电池荷电状态估计方法：从实际车辆中获取锂电池原始数据段，包括电流、电压和温度状态参数，然后对原始数据段进行Min‑Max Scaling标准化处理，得到标准化处理之后电流、电压和温度状态的三维数据，将三维数据输入训练好的锂电池荷电状态估算网络获得锂离子电池的荷电状态估算值；锂电池荷电状态估算网络包括前向生成循环网络DG、邻接矩阵A、输入序列x_in、权重矩阵W和全连接层。本发明利用图卷积网络提取关系特征的特点，将该网络的输出与下一时刻的输入数据进行特征融合，来作为图卷积网络的真实输入，适应于锂电池荷电状态非线性和动态变化的特点，大幅提高锂电池荷电状态的预测精准度。

基本信息

专利标题：

一种基于图卷积的锂电池荷电状态估计方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113033104A

申请号：

CN202110346298.1

公开（公告）日：

2021-06-25

申请日：

2021-03-31

授权号：

CN113033104B

授权日：

2022-05-24

发明人：

金心宇武钿登汪庆文林祉谦金昀程

申请人：

浙江大学

申请人地址：

浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

代理机构：

杭州中成专利事务所有限公司

代理人：

金祺

优先权：

CN202110346298.1

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/04

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-05-24 ：

授权

2021-07-13 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20210331

2021-06-25 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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