[发明专利]一种数据驱动的梯次电池SOC预测方法在审
| 申请号： | 202010387134.9 | 申请日： | 2020-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111537888A | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 林明星;范元亮;林翊乾;杨荣清;陈扩松;郑宇;陈友恒 | 申请（专利权）人： | 国网福建省电力有限公司莆田供电公司;国网福建省电力有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/382;G01R31/387 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭 |
| 地址： | 351100 福建省莆*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开一种数据驱动的梯次电池SOC预测方法，从单体电池或电池组的一系列数据，得到电池的SOC变化规律，选取LSTM人工神经网络对电池的状态进行预测或估计，电池的历史数据会被采集到数据库中，然后根据一定的参数优化方法，修正LSTM人工神经网络中的参数，使得神经网络逼近的函数关系更加接近于电池真实的SOC损耗规律，从而更精确地估计电池的SOC状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据 驱动 梯次 电池 soc 预测 方法 | ||
【主权项】：
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