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基于多电池数据融合的锂电池SOH长期预测方法

917   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 22:00:42
本发明公开了一种基于多电池数据融合的锂电池SOH长期预测方法。收集同种锂电池充放电过程中的数据，预处理并构造多电池数据融合的输入矩阵，将输入矩阵送入多输入多输出长短期记忆网络模型进行训练；将被预测电池的数据实时预处理，后送入多输入多输出长短期记忆网络模型进行预测；收集预测后的历史预测结果和充放电过程中的历史真实数据，训练NARNN模型；将当前时刻的预测结果作为NARNN模型输入，输出得未来若干次充放电间的健康状态参数SOH。本发明克服了传统电池SOH预测算法仅针对被预测电池建模、泛化性较弱、长期预测精度低的劣势；大大增加了训练样本，优化了模型组合，从而提高了模型预测的精确度，提高了SOH长期预测的精准度。
声明：
“基于多电池数据融合的锂电池SOH长期预测方法” 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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