[发明专利]一种基于小波神经网络算法的锂电池SOC预测方法在审
| 申请号： | 202211493349.4 | 申请日： | 2022-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN115902638A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 邱岸兵;朱小浩;李军;庄永忠;宋树平 | 申请（专利权）人： | 江苏常熟发电有限公司;常熟理工学院 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392;G01R31/396;G01R31/378 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 张彬 |
| 地址： | 215500 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于小波神经网络算法的锂电池SOC预测方法，用以解决现有锂电池SOC预测精度较低的问题；其步骤为：首先，从数据库中读取锂电池荷电状态的影响因素数据，以影响因素数据作为输入变量，锂电池荷电状态作为输出变量；其次，构建小波神经网络的拓扑结构，并初始化权值及阈值；然后，利用输入变量和输出变量对小波神经网络进行训练，得到基于小波神经网络算法的锂电池荷电状态预测模型；最后，利用锂电池荷电状态预测模型对测试样本数据进行预测。本发明将小波神经网络算法应用到锂电池的SOC预测，建立锂电池SOC预测模型，该模型的预测误差更小，可以准确预测锂电池SOC，为锂电池SOC的判断提供依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 算法 锂电池 soc 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江苏常熟发电有限公司;常熟理工学院，未经江苏常熟发电有限公司;常熟理工学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202211493349.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：反射片、发光基板和显示装置
- 下一篇：区块链共享私有数据的信息处理方法及装置
