基于新型长短时记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测方法
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基于新型长短时记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于新型长短时记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测方法,该方法包括以下步骤:S1、测量锂电池随着充放电周期的放电容量数据序列;S2、基于锂电池放电容量数据序列,应用新型长短时记忆网络建立锂电池剩余使用寿命预测模型,在输入层与隐含层间添加映射层;S3、基于建立的锂电池剩余使用寿命预测模型,预测锂电池未来充放电周期的最大可用容量序列;S4、基于锂电池未来充放电周期的最大可用容量序列,结合锂电池失效阈值,计算锂电池的剩余寿命。本发明采用了新的模型结构,首次将映射层加入传统长短时记忆网络输入层与隐含层之间,具有操作简单误差小、预测精度高的优点。
本发明公开了一种基于新型长短时记忆网络的电池剩余使用寿命预测方法,该方法包括以下步骤:S1、测量锂电池随着充放电周期的放电容量数据序列;S2、基于锂电池放电容量数据序列,应用新型长短时记忆网络建立锂电池剩余使用寿命预测模型,在输入层与隐含层间添加映射层;S3、基于建立的锂电池剩余使用寿命预测模型,预测锂电池未来充放电周期的最大可用容量序列;S4、基于锂电池未来充放电周期的最大可用容量序列,结合锂电池失效阈值,计算锂电池的剩余寿命。本发明采用了新的模型结构,首次将映射层加入传统长短时记忆网络输入层与隐含层之间,具有操作简单误差小、预测精度高的优点。
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