动力锂电池的样本数据集生成方法、SOC估计方法
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动力锂电池的样本数据集生成方法、SOC估计方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种动力锂电池的样本数据集生成方法、SOC估计方法,生成方法包括:搭建锂电池充放电瞬态求解模型;依据搭建的锂电池充放电瞬态求解模型,获得锂电池电势图、电流密度分析图以及电池不同倍率性能分析图;导出锂电池电势图、电流密度分析图以及电池不同倍率性能分析图对应的数据;对导出的数据进行预处理,获得锂电池样本数据集。SOC估计方法引入蝙蝠算法,设计迭代优化流程,得到优化后的超参数组合,将更新后的超参数输入网络,从而对锂电池SOC进行估算。本发明能够适用于不同材料的锂电池,一方面减少了模型计算量,另一方面可以在一定程度上提高了模型预测性能,使得对电池SOC的估计精度较高,具有更高的自适应性。
本发明公开了一种动力电池的样本数据集生成方法、SOC估计方法,生成方法包括:搭建锂电池充放电瞬态求解模型;依据搭建的锂电池充放电瞬态求解模型,获得锂电池电势图、电流密度分析图以及电池不同倍率性能分析图;导出锂电池电势图、电流密度分析图以及电池不同倍率性能分析图对应的数据;对导出的数据进行预处理,获得锂电池样本数据集。SOC估计方法引入蝙蝠算法,设计迭代优化流程,得到优化后的超参数组合,将更新后的超参数输入网络,从而对锂电池SOC进行估算。本发明能够适用于不同材料的锂电池,一方面减少了模型计算量,另一方面可以在一定程度上提高了模型预测性能,使得对电池SOC的估计精度较高,具有更高的自适应性。
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