[发明专利]基于优化Elman神经网络的锂离子电池荷电状态估计方法在审
| 申请号： | 202310255017.0 | 申请日： | 2023-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN116224083A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 沈德智;丁洁;黄诗萌 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/385;G06N3/006;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 刘艳艳 |
| 地址： | 210012 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于优化Elman神经网络的锂离子电池荷电状态估计方法。包括：利用Elman神经网络辨识输入电流、电压、平均电流、平均电压和温度与输出的电池荷电状态值的内在映射关系；通过鲸鱼优化算法优化Elman神经网络权值与阈值；用训练优化好的Elman神经网络估计锂离子电池荷电状态并用平均绝对误差和均方根误差作为锂离子电池荷电状态估计精确度的评价指标。基于Elman神经网络的锂离子电池荷电状态估计方法的优势在于，其不需要复杂的建模过程，操作简单易于实现，且Elman神经网络特殊的结构使其在电池荷电状态估计上具有良好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 优化 elman 神经网络 锂离子电池 状态 估计 方法 | ||
【主权项】：
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