[发明专利]一种基于融合神经网络的锂离子电池SOC估计方法在审
| 申请号： | 202210038879.3 | 申请日： | 2022-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN114487845A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 李俊红;蒋泽宇;李磊;褚云琨;宗天成;袁银龙;李政;芮佳丽;严俊;张泓睿 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/382;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 张俊俊 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于融合神经网络的锂离子电池SOC估计方法，属于锂离子电池技术领域。解决了目前电池容量的SOC估计难估计的技术问题。其技术方案为：步骤1)将全新锂电池充满电，测取SOC从1到0的锂离子电池的端电压、电流、温度；步骤2)对测取的数据进行预处理；步骤3)使用2DCNN卷积神经网络对新的数据集进行训练和测试，实现SOC实时估计。本发明的有益效果为：本发明在数据集中加入估计的电池容量数据，能够拥有更高的估计精度，相比较LSTM，不会将误差一直记忆；并且，短的历史数据长度也能拥有更快的估计速度；相较使用3DCNN来估计SOC，能够减少运算量并且减少不必要的误差输入，从而拥有更高的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 融合 神经网络 锂离子电池 soc 估计 方法 | ||
【主权项】：
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