本發明公開了一種考慮老化情況的鋰離子電池電量預測方法;本發明的輸入數據包括充放電循環次數和內阻是電池的老化指標,建立五維度數據集,并經驗小波分解對電池數據進行預處理,經驗小波分解用于分離電池容量的整體退化和局部再生;然后設計并訓練各分解分量的CNN?GRU網絡,CNN提取五維度數據之間的關系,GRU提取數據前后的歷史關系,完成數據的特征捕捉;并使用注意力機制完成權重分配,將更多權重分配給關鍵特征并減少干擾。最后將所有模型的預測結果進行組合和重構,得到最終的電量預測結果。本發明能夠實現鋰離子電池電量的預測,并考慮了電池的老化情況,使網絡不需要經常更改重新訓練以適應電池在使用一段時間后的性能改變。
聲明:
“考慮老化情況下的鋰離子電池電量預測方法” 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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)