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基于元素注意门控复用的锂离子电池荷电状态估计
1
作者
刘倍源
彭晓丽
+2 位作者
温崇
唐晨霞
陈雪晶
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2024年第2期404-408,共5页
为了提高荷电状态(state-of-charge,SOC)估计精度,提出一种基于元素注意门的电池荷电状态递归神经网络,为输入向量的每个特征元素分配不同的重要程度,验证并分析不同神经元数量和隐藏层层数下的测试结果,利用确定的最优参数设置进行不...
为了提高荷电状态(state-of-charge,SOC)估计精度,提出一种基于元素注意门的电池荷电状态递归神经网络,为输入向量的每个特征元素分配不同的重要程度,验证并分析不同神经元数量和隐藏层层数下的测试结果,利用确定的最优参数设置进行不同温度下的电池SOC估算,在不同电池特征参数下对SOC估计任务的重要性进行可视化分析。相同数据集的SOC估计精度表明,提出的网络模型在SOC估计任务中精度有明显提升。
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关键词
锂离子电池
荷电状态
门控循环
神经网络
元素注意门
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职称材料
题名
基于元素注意门控复用的锂离子电池荷电状态估计
1
作者
刘倍源
彭晓丽
温崇
唐晨霞
陈雪晶
机构
电子科技大学材料与能源学院
出处
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2024年第2期404-408,共5页
基金
四川省科学技术厅项目(2022ZYD0130)
成都高新技术产业开发区科技和人才工作局项目(2069998)。
文摘
为了提高荷电状态(state-of-charge,SOC)估计精度,提出一种基于元素注意门的电池荷电状态递归神经网络,为输入向量的每个特征元素分配不同的重要程度,验证并分析不同神经元数量和隐藏层层数下的测试结果,利用确定的最优参数设置进行不同温度下的电池SOC估算,在不同电池特征参数下对SOC估计任务的重要性进行可视化分析。相同数据集的SOC估计精度表明,提出的网络模型在SOC估计任务中精度有明显提升。
关键词
锂离子电池
荷电状态
门控循环
神经网络
元素注意门
Keywords
lithium-ion batteries
state-of-charge
gated recurrent
neural network
element-wise-attention gate
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN86 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于元素注意门控复用的锂离子电池荷电状态估计
刘倍源
彭晓丽
温崇
唐晨霞
陈雪晶
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2024
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