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基于深度強化學習的卡爾曼濾波鋰離子電池SOC估計方法

1027   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-18 21:35:40
本發明涉及一種基于深度強化學習卡爾曼濾波鋰離子電池SOC的估計方法，其主要技術特點：本發明通過對鋰離子電池二階RC等效電路拓撲，建立了離散系統數學模型，提出了一種新的深度強化學習卡爾曼濾波鋰離子電池SOC估計方法。首先，通過分析鋰離子電池二階RC等效電路模型，建立了電池的狀態空間模型，并利用傳統的卡爾曼濾波算法構建了鋰離子電池的離散系統數學模型。結合人工智能思想，進一步設計了一個深度強化學習卡爾曼濾波鋰離子電池SOC估計方法。最后，通過貝葉斯規則確保了最佳協方差。仿真結果表明，該估算方法在利用兩種算法優點的基礎上，通過貝葉斯規則可以確保系統的最佳協方差，有效降低了估算過程的計算量，進而提升SOC估算的精度，具有較好的實用性。
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聲明：
“基于深度強化學習的卡爾曼濾波鋰離子電池SOC估計方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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