【摘 要】
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锂电池的荷电状态(state-of-charge,SOC)涉及的物理特性或电化学特性高度复杂,其值一般难以直接测量,基于深度神经网络等新方法的SOC估计近期为相关研究者所关注。为进一步提
【机 构】
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福建工程学院,福建星云电子股份有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB0905304),福建省区域发展项目(2018H4005),福建省自然科学基金项目(2020J01891)。
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锂电池的荷电状态(state-of-charge,SOC)涉及的物理特性或电化学特性高度复杂,其值一般难以直接测量,基于深度神经网络等新方法的SOC估计近期为相关研究者所关注。为进一步提升SOC估计性能,有效捕获锂电池SOC的动态物理特性,缓解深度神经网络模型容易发生的梯度消失与梯度爆炸等问题,本文引入双向学习策略,基于双向长短期记忆循环神经网络(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)以及双向门控循环单元网络(bidirectional gated re
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