[发明专利]一种基于蝙蝠探测-极限学习机的锂电池SOC估计方法在审
| 申请号： | 202010299241.6 | 申请日： | 2020-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN111476355A | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 葛东东;万志平;吴壮文 | 申请（专利权）人： | 浙江工业职业技术学院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/00;G06N20/00;G01R31/367;G01R31/389 |
| 代理公司： | 绍兴普华联合专利代理事务所(普通合伙) 33274 | 代理人： | 桑杨 |
| 地址： | 312000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于蝙蝠探测‑极限学习机的锂电池SOC估计方法，属于电池技术领域。本发明包括如下步骤，S1：对锂电池进行动态工况测试并记录外特性数据，对外特性数据进行处理，产生训练集和测试集；S2：设计蝙蝠探测算法并导入训练集进行迭代寻优算法，得到最优输出权值；S3：计算输入连接权值和隐含层神经元阈值，构建前馈神经网络结构极限学习机；S4：将测试集导入步骤S3构建的极限学习机进行锂电池SOC估计，并进行锂电池SOC估计的性能评价。本发明泛化能力好，噪声容错能力强，可有效降低SOC估计误差，提高SOC估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 蝙蝠 探测 极限 学习机 锂电池 soc 估计 方法 | ||
【主权项】：
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