[发明专利]基于深度学习的锂离子电池SOC估计方法及系统有效
| 申请号： | 202110268844.4 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN113156320B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 段彬;张君鸣;赵光财;朱瑞;张承慧 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G01R31/388 | 分类号： | G01R31/388;G01R31/367 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 闫圣娟 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于神经网络的锂离子电池SOC估计方法及系统，包括：获取锂离子电池的外部状态信息，并进行归一化处理；构建简单循环单元神经网络模型，基于所述外部状态信息，利用预训练的简单循环单元神经网络模型对所述锂离子电池SOC进行估计；其中，所述简单循环单元神经网络采用多层SRU结构，每层SRU结构设置有若干隐藏层神经元；所述方案能够有效简化锂离子电池SOC估计模型的网络结构、解耦对前一时刻隐藏层输出的依赖，其不同时刻可以并行执行，从而大大降低计算复杂度，提高估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 锂离子电池 soc 估计 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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