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- [发明专利]一种锂电池健康状态的预测方法-CN202310566491.5在审
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陈佳雷;陈杰;葛宜达;张楚;陈帅;张越;李茜;彭甜;李燕妮
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淮阴工学院
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2023-05-18
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2023-09-01
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G01R31/367
- 本发明公开了一种锂电池健康状态的预测方法,预先获取锂电池历史使用数据,并对其进行预处理;建立锂电池二阶等效电路模型;对供需优化算法SDO进行改进得到ISDO算法;将数学形式嵌入到ISDO算法中,计算得到锂电池的SOH1;将预处理过的稳定的锂电池数据集分别输入到随机初始化参数后的高斯过程回归机器学习模型和Transformer深度学习模型中进行训练,得到优化后的两个模型,从而得到两个模型对应的两组锂电池预测数据SOH2和SOH3;将得到的三种模型的锂电池SOH输出数据,通过自适应加权方法进行数据融合,得到融合后最终的的锂电池健康状态。本发明解决了单一数据驱动模型通用性差和单一等效电路模型精度不高的问题,提升锂电池健康状态检测结果的准确性。
- 一种锂电池健康状态预测方法
- [发明专利]一种电动汽车充电负荷预测方法-CN202310626730.1在审
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陈杰;葛宜达;王熠炜;彭甜;张楚;陈亚娟;李燕妮;钱诗婕
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淮阴工学院
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2023-05-30
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2023-08-29
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H02J3/00
- 本发明公开了一种电动汽车充电负荷预测方法,首先对电动汽车充电负荷数据处理及分析,即整理电动汽车充电负荷数据,并进行预处理与清洗,从而得到日负荷曲线;针对传统时间序列预测方法在训练数据集构造方面的不足,提出交叉训练集构造方法构造交叉训练集,交叉训练集分为水平训练集和垂直训练集;利用交叉训练集对GRU‑Autoformer模型进行训练得到两个预测模型,然后利用训练好的预测模型对待测样本进行预测;随后,对预测结果进行自适应加权求和,得到预测值;同时,利用改进的材料生成算法优化Autoformer的超参数提高模型性能;最后,结合实时测量值使用自适应卡尔曼滤波对预测结果进行校正,提高对充电负荷估计的准确性,得到最终的预测负荷。
- 一种电动汽车充电负荷预测方法
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