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基于ACO-GRU-LSTM的锂电池SOC估计方法

Name: 基于ACO-GRU-LSTM的锂电池SOC估计方法
Brand: 合肥工业大学
SKU: 2025104209067
Availability: InStock

📄 申请号：CN202510420906.7 📄 发布日：2026/07/13

著录项目信息

申请日

2025-04-07

公开号

CN119936683B

公开日

2025-06-10

申请人

合肥工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R31_367

IPC 分类号

G01R31_367 , G01R31_378 , G01R31_382 ,

技术画像

所属领域

锂电池SOC估计锂电池SOC估计深度学习算法混合神经网络

应用场景

新能源汽车, 储能系统, 电池管理系统, 消费电子, 电动工具

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摘要

本发明涉及基于ACO‑GRU‑LSTM的锂电池SOC估计方法，包括以下步骤：利用奇异值分解、移动均值、移动方差和移动均方根的方法提取电流、电压数据关键特征，并进行归一化处理；使用蚁群优化算法（ACO）优化GRU‑LSTM超参数（隐藏层神经元数、学习率、批量大小、Dropout率）；基于优化后的GRU‑LSTM模型，对SOC进行初步估计；采用滑动平均滤波平滑SOC估计结果，并通过误差分析验证估计精度。基于蚁群优化与GRU‑LSTM结合的SOC估计方法的优势在于，该方法能够优化GRU‑LSTM超参数，提高模型在不同工况下的泛化能力，并在SOC估计中保持较高的准确性和稳定。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119936683B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种五金件激光焊接机

当前第 / 件

一种电子元器件加工用等距离点焊装置

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：38 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

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李** 企业¥-8万

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