[发明专利]一种基于RNN模型的储能电站电池组SOC估计方法有效
| 申请号： | 202110732556.X | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113552491B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 邓全镔;陈思哲;王玉乐;王裕;常乐;章云 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G01R31/382 | 分类号： | G01R31/382 |
| 代理公司： | 深圳紫辰知识产权代理有限公司 44602 | 代理人： | 李思嘉 |
| 地址： | 510080 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于RNN模型的储能电站电池组SOC估计方法，所述方法包括：构建原始数据集；按照电池的OCV‑SOC曲线，替换电压值，组成新原始数据集；将数据集进行预处理，划分训练集和测试集；搭建神经网络模型结构；训练和评估神经网络模型；估计储能电站电池组的SOC。本发明能够利用储能电站运行期间电池组短暂退出运行的机会，通过RNN神经网络模型根据短时间内的电压和电流数据来准确估计电池组的SOC，克服安时积分法的累积误差问题，也避免开路电压法需要电池组长时间静置的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rnn 模型 电站 电池组 soc 估计 方法 | ||
【主权项】：
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