本发明涉及
锂电池容量估算技术,具体涉及一种基于卷积时间记忆神经网络的锂电池容量估计方法,首先进行充放电实验,采集实验数据集,将数据集预处理后分成若干份具有时间标签的源数据集,每个样本由各个单电池的充放电电压、充放电电流、电池内阻和温度为输入,电池组剩余容量组成。利用源数据集建立卷积时间记忆神经网络模型,并利用寻优算法进行超参数调整,取被测电池最近一次充放电过程中与源数据集样本具有相同充放电容量区间长度的充放电电压、充放电电流,电池表面温度以及电池内阻数据输入至训练好的卷积时间记忆神经网络,其输出值即被测电池的剩余容量估计值。该方法数据相关度高,对数据样本数量要求低,估计精度高,具有实用价值。
声明:
“基于卷积时间记忆神经网络的锂电池容量估计方法” 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)