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基于改进多层残差神经网络的锂电池寿命预测方法

628   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 21:49:05
本发明公开了一种基于改进多层残差神经网络的锂电池寿命预测方法，包括如下步骤：S1、采集处于工作状态的锂离子电池实时数据，并构建指标体系；S2、根据所建指标体系将数据进行预处理，并对多层残差神经网络进行初始化；S3、由残差网络正向传播求解预测值；S4、代入成本函数，计算网络误差，并对误差情况进行判别，若不满足要求，则进行步骤S5,若满足要求，则进行步骤S6；S5、确定误差梯度并对权值学习进行调整，然后转到步骤S3；S6、完成网络学习，得到锂离子电池寿命模型，转到步骤S7；S7、结束本次计算。本发明提出一种基于改进多层残差神经网络的锂电池寿命预测方法，能精确快速地预测锂电池的剩余寿命，有助于指导新能源普及背景下充电站及电动汽车的调度方案，从而有效提高含储能系统的电动汽车充电站运行的合理性及经济性。
声明：
“基于改进多层残差神经网络的锂电池寿命预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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