| 专利号 | 2021102688444 | 申请日 | 2021-03-12 | 专利名称 | 基于深度学习的锂离子电池SOC估计方法及系统 |
| 授权日 | 2023-05-30 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 段彬;张君鸣;赵光财;朱瑞;张承慧 |
| 主分类号 | G01R31/388 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 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。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新能源产业 智能电网产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
