本发明提供了一种基于时滞卷积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。解决了不能够将时滞与卷积神经网络直接结合的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:步骤1)测取SOC从1到0的锂离子电池的端电压、电流和温度;步骤2)对测取的数据进行预处理,构建用于SOC估计的时滞卷积神经网络训练数据集和测试数据集;步骤3)使用时滞卷积神经网络对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:本发明中的时滞卷积神经网络能够考虑更多的数据且能够拥有更高的估计精度。
声明:
“基于时滞卷积神经网络的锂离子电池SOC估计方法” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)