本發(fā)明涉及本發(fā)明公開了一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的鋰離子電池SOC預測方法,屬于電動汽車電池管理系統(tǒng)領域,本發(fā)明首先通過滑動窗口算法改進通過數(shù)次試驗得到的電池外部參數(shù)數(shù)據(jù)以及此時對應的SOC值共同組成的數(shù)據(jù)集,然后通過改進的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡即長短時記憶網(wǎng)絡方法建立
動力電池SOC估算模型,通過試驗反復驗證得到網(wǎng)絡層函數(shù)以及梯度調(diào)整方法,最后通過設置不同的學習率驗證模型的預測結(jié)果。本發(fā)明可以準確的預測下一時刻SOC值,并且預測精度高,訓練時長較短,成本低,可廣泛應用于電動汽車動力電池上的電池管理系統(tǒng)當中。
聲明:
“基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的鋰離子電池SOC預測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)