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摘 要:本发明公开一种锂电池荷电状态与能量状态估计方法,收集不同工况下锂离子电池单体充放电的电压、电流、温度、荷电状态、能量状态等实时数据,采用离群因子检测LOF方法对原始数据的异常值进行剔除,使用高斯数据增强方法对原始数据进行拓展,构建TimesNet模型训练的增强数据集合。使用TimesNet神经网络构建锂电池能量状态和荷电状态估计的误差校正模型,采用基于随机森林的贝叶斯优化对模型的超参数进行优化,获得最优超参数,并将最优超参数输入到模型中,使用优化后的电池状态模型,得到电池能量状态和荷电状态的估计结果。与现有技术相比,本发明能够有效的估计锂电池能量状态和荷电状态,提高模型精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410006568.8 | 专利名称: | 一种锂电池荷电状态和能量状态估计方法 |
申请日: | 2024-01-02 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/367搜分类 电池 状态估计搜索 |
公开/公告日: | 2024-07-23 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118011211B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |