基于深度神经网络的锂电池SOH在线估算方法
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基于深度神经网络的锂电池SOH在线估算方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开基于深度神经网络的锂电池SOH在线估算方法,步骤为:1)建立基于深度神经网络的锂电池SOH估算模型;2)对所述基于深度神经网络的锂电池SOH估算模型进行训练,得到锂电池SOH估算优化模型;3)获取待评估锂电池的近全充电过程的锂电池充电片段数据,并输入到锂电池SOH估算优化模型中,完成锂电池SOH估算。本发明提出了基于深度神经网络的SOH在线估算方法,通过随机抽样、标准化等数据预处理方式对输入输出数据进行处理,并通过训练得到最终的SOH估算模型,代入验证集输入,即可得到所对应的SOH值,实现锂电池SOH在线估算,且其估算精度较基于模型的方法提高约10%,满足车企实际应用所需达到的估算精度。
本发明公开基于深度神经网络的电池SOH在线估算方法,步骤为:1)建立基于深度神经网络的锂电池SOH估算模型;2)对所述基于深度神经网络的锂电池SOH估算模型进行训练,得到锂电池SOH估算优化模型;3)获取待评估锂电池的近全充电过程的锂电池充电片段数据,并输入到锂电池SOH估算优化模型中,完成锂电池SOH估算。本发明提出了基于深度神经网络的SOH在线估算方法,通过随机抽样、标准化等数据预处理方式对输入输出数据进行处理,并通过训练得到最终的SOH估算模型,代入验证集输入,即可得到所对应的SOH值,实现锂电池SOH在线估算,且其估算精度较基于模型的方法提高约10%,满足车企实际应用所需达到的估算精度。
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