本发明提供了一种基于分类的锂离子电池SOC预估方法,首先将数据聚类,确定不同的模式对应的类别,然后对每一个类别,训练一个SOC预测LSTM模型。当获取到新的数据后,将数据分到前面获取的某一类中,然后运行该类对应的预测模型,用于SOC预测。如果新的数据不能分类到任何一类中,作为异常数据处理,如果异常数据较多,则考虑重新聚类,及时更新聚类的类别。这种方式可以有效提高SOC预测的准确性和可靠性。
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