[发明专利]基于竞争型生成式对抗神经网络的锂电池SOC估计方法有效
| 申请号： | 202210052447.8 | 申请日： | 2022-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN114545255B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 张洪滔;陈思哲;柯春凯 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G01R31/387 | 分类号： | G01R31/387;G01R31/378;G01R31/367;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳紫辰知识产权代理有限公司 44602 | 代理人： | 李思嘉 |
| 地址： | 510080 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于竞争型生成式对抗神经网络的锂电池SOC估计方法，该网络由多个生成器和一个判别器构成。采集锂电池的各类特征数据，并根据不同特征组合，从原始数据集中生成多个新数据集并将其分别输入各生成器中进行训练。利用生成器与判别器之间的相互博弈，交替迭代各生成器与判别器内部参数，同时每间隔一定训练批次淘汰SOC估计精度最低的生成器。利用保留到最后的生成器进行锂电池SOC估计。本发明利用特征与特征之间的竞争实现了特征选择机制，利用生成器与生成器之间的竞争实现了生成器相互促进机制和生成器淘汰机制，利用生成器与判别器之间的竞争实现了各生成器权重更新机制，从而提升了锂电池SOC估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 竞争 生成 对抗 神经网络 锂电池 soc 估计 方法 | ||
【主权项】：
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