本发明提供一种基于长短时记忆网络的
锂电池组剩余电量实时预测方法,将锂
电池包中t‑2、t‑1、t时刻每个电池单体的电流、单体电压以及温度组成类似于RGB图片形式作为输入,t‑1、t、t+1时刻的每个电池对应SOC作为预测结果;本发明的技术方案具有时间序列相关性,遗忘无用的每个电池单体历史数据,在实时预测中选择有用的历史数据以及当前数据作为输入;不需要考虑电池内部结构的情况下,对于外部激励,输入与输出之间的关系可以通过对大量的输入输出样本进行训练得到,因此可以很好拟合锂电池包的动态特性,非常适合实际中
动力电池汽车需应对的动态工况。
声明:
“基于长短时记忆网络的锂电池组剩余电量实时预测方法” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)