一种基于融合神经网络的锂离子电池SOC估计方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于融合神经网络的锂离子电池SOC估计方法,属于锂离子电池技术领域。解决了目前电池容量的SOC估计难估计的技术问题。其技术方案为:步骤1)将全新锂电池充满电,测取SOC从1到0的锂离子电池的端电压、电流、温度;步骤2)对测取的数据进行预处理;步骤3)使用2DCNN卷积神经网络对新的数据集进行训练和测试,实现SOC实时估计。本发明的有益效果为:本发明在数据集中加入估计的电池容量数据,能够拥有更高的估计精度,相比较LSTM,不会将误差一直记忆;并且,短的历史数据长度也能拥有更快的估计速度;相较使用3DCNN来估计SOC,能够减少运算量并且减少不必要的误差输入,从而拥有更高的精度。
基本信息
专利标题 :
一种基于融合神经网络的锂离子电池SOC估计方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114487845A
申请号 :
CN202210038879.3
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-01-13
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
李俊红蒋泽宇李磊褚云琨宗天成袁银龙李政芮佳丽严俊张泓睿
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 :
CN202210038879.3
主分类号 :
G01R31/367
IPC分类号 :
G01R31/367 G01R31/382 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量;测试
G01R
测量电变量;测量磁变量
G01R31/367
••其软件,例如 使用建模或查找表进行电池测试
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01R 31/367
申请日 : 20220113
申请日 : 20220113
2022-05-13 :
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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