[发明专利]一种基于IPEA-LSTM模型的锂电池SOH估计方法有效
| 申请号： | 202210420870.9 | 申请日： | 2022-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN114726045B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 柯春凯;陈思哲;张洪滔 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | H02J7/00 | 分类号： | H02J7/00;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IPEA‑LSTM模型的锂电池SOH估计方法，所述方法适用于锂离子电池在充电期间对电池健康状态(State of Health,SOH)进行估计，步骤包括：构建原始数据集；对数据集进行预处理；提取健康特征；重构健康特征；数据集划分；搭建神经网络模型；优化神经网络模型；训练神经网络模型；评估神经网络模型；电池健康状态在线估计。与现有技术相比，本发明仅需片段的充电电压数据即可提取健康特征，并搭建堆叠神经网络重构健康特征，增强健康特征与电池SOH的相关度；同时提出改进的种群进化算法(ImprovedPopulation Evolution Algorithm,IPEA)对LSTM网络的参数进行优化，利用趋同和异化的相互协助思想，个体和子群体的进化分开进行，加快全局寻优的收敛速度，提高电池SOH估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ipea lstm 模型 锂电池 soh 估计 方法 | ||
【主权项】：
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