一种基于3DCNN的锂离子电池SOC估计方法

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摘要

本发明提供了一种基于3DCNN的锂离子电池SOC估计方法，属于锂离子电池技术领域。解决了SOC估计方法中3DCNN卷积神经网络难以用于SOC估计的问题。其技术方案为：该方法包括以下步骤：步骤1）通过放电实验，反复测取电流等数据；步骤2）数据预处理并构建数据集；步骤3）通过3DCNN卷积神经网络对数据集进行训练，得到3DCNN模型用于实时估计。本发明的有益效果为：本发明使用的卷积神经网络结构能够发掘相邻放电周期之间同一时间点上输入数据的联系，时间维度上的卷积核不仅能考虑循环次数，还能提取各个循环之间的特征关系，且凭借其高适应能力，还可以进行电池剩余容量、电池剩余寿命等电池各个参数的预测。

基本信息

专利标题：

一种基于3DCNN的锂离子电池SOC估计方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114062948A

申请号：

CN202210025289.7

公开（公告）日：

2022-02-18

申请日：

2022-01-11

授权号：

CN114062948B

授权日：

2022-05-20

发明人：

李俊红蒋泽宇顾菊平宗天成李磊褚云琨芮佳丽李政张泓睿

申请人：

南通大学

申请人地址：

江苏省南通市崇川区啬园路9号

代理机构：

南京经纬专利商标代理有限公司

代理人：

张俊俊

优先权：

CN202210025289.7

主分类号：

G01R31/387

IPC分类号：

G01R31/387 G01R31/367 G01R31/392 G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06F119/08

IPC结构图谱

G部——物理

G01

测量；测试

G01R

测量电变量；测量磁变量

G01R31/387

•••确定安培小时充电容量或SoC

法律状态

2022-05-20 ：

授权

2022-03-08 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G01R 31/387
申请日 : 20220111

2022-02-18 ：

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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