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基于DeepAR与特征选择的锂离子电池在线状态估计
1
作者
史永胜
任嘉睿
+1 位作者
李锦
张凯
《电源学报》
CSCD
北大核心
2023年第2期163-171,共9页
电池健康状态SOH(state-of-health)和荷电状态SOC(state-of-charge)估计是电池管理系统的核心功能。目前,状态估计存在依赖大量历史数据以及单一状态估计适应性差的问题,因此提出一种基于DeepAR与特征选择的锂离子电池状态估计模型。首...
电池健康状态SOH(state-of-health)和荷电状态SOC(state-of-charge)估计是电池管理系统的核心功能。目前,状态估计存在依赖大量历史数据以及单一状态估计适应性差的问题,因此提出一种基于DeepAR与特征选择的锂离子电池状态估计模型。首先,提取电池恒流充电过程中电压、温度及时间间隔数据,组成3组老化特征作为模型输入,用于估计SOH;然后,在估计SOC时考虑SOH估计值,消除了电池老化因素对SOC估算的负面影响;最后,在不同工况下的牛津电池数据集上进行实验验证,并与其他两种算法模型进行误差与收敛性对比。结果表明,所提模型在冷启动估计方面具有较强的优势,SOH和SOC估计精度较高。
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关键词
锂离子电池
健康状态
荷电状态
自回归循环神经网络
下载PDF
职称材料
基于DeepA-RRELM的池塘溶解氧时空预测方法研究
被引量:
11
2
作者
樊宇星
任妮
+1 位作者
田港陆
段青玲
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第S01期405-412,共8页
水体溶解氧(Dissolved oxygen,DO)是养殖水产品健康生长的重要生态因子。池塘溶解氧易受多种因素的影响,会产生时间和空间上分布的差异,现有的溶解氧预测方法大多是针对单监测点的时间序列预测,无法描述池塘溶解氧的空间分布,因此,对池...
水体溶解氧(Dissolved oxygen,DO)是养殖水产品健康生长的重要生态因子。池塘溶解氧易受多种因素的影响,会产生时间和空间上分布的差异,现有的溶解氧预测方法大多是针对单监测点的时间序列预测,无法描述池塘溶解氧的空间分布,因此,对池塘溶解氧进行时间和空间预测非常重要。本文提出一种基于自回归循环神经网络(Autoregressive recurrent neural network,DeepAR)和正则化极限学习机(Regularized extreme learning machine,RELM)的池塘溶解氧时空预测方法。首先采用样本熵(Sample entropy,SE)衡量各个监测点溶解氧序列的波动程度,采用最大互信息系数(Maximum mutual information coefficient,MIC)衡量监测点溶解氧序列之间的相关性,综合选取出溶解氧序列波动程度较小且与各个监测点相关性较大的监测点作为中心监测点,并以中心监测点为原点,建立池塘空间坐标系;其次采用DeepAR算法构建中心监测点的溶解氧时间序列预测模型,实现中心监测点溶解氧时间序列预测;最后采用RELM算法构建中心监测点与池塘各位置溶解氧之间的空间映射关系模型,结合中心监测点溶解氧时间序列预测值和池塘空间坐标,实现对未来时刻池塘溶解氧的空间预测。该方法在提高时间序列预测精度的同时,实现了对未来时刻池塘溶解氧空间状态的预测。在真实的数据集上进行测试,预测未来24 h的池塘空间溶解氧值,均方根误差(RMSE)为1.2633 mg/L、平均绝对误差(MAE)为0.9755 mg/L、平均绝对百分比误差(MAPE)为14.8732%。并与标准极限学习机(Extreme learning machine,ELM)、径向基神经网络(Radial basis function neural network,RBFNN)、梯度提升回归树(Gradient boosting regression tree,GBRT)和随机森林(Random forest,RF)4种预测方法进行对比,各评价指标的性能均有较大幅度提升,表明该方法有较好的预测精度和泛化能力,能够较准确地实现池塘溶解氧时空预测。
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关键词
池塘养殖
溶解氧
时空预测
自回归循环神经网络
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职称材料
题名
基于DeepAR与特征选择的锂离子电池在线状态估计
1
作者
史永胜
任嘉睿
李锦
张凯
机构
陕西科技大学电气与控制工程学院
出处
《电源学报》
CSCD
北大核心
2023年第2期163-171,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61871259)
陕西省重点研发计划资助项目(2021-GY135)。
文摘
电池健康状态SOH(state-of-health)和荷电状态SOC(state-of-charge)估计是电池管理系统的核心功能。目前,状态估计存在依赖大量历史数据以及单一状态估计适应性差的问题,因此提出一种基于DeepAR与特征选择的锂离子电池状态估计模型。首先,提取电池恒流充电过程中电压、温度及时间间隔数据,组成3组老化特征作为模型输入,用于估计SOH;然后,在估计SOC时考虑SOH估计值,消除了电池老化因素对SOC估算的负面影响;最后,在不同工况下的牛津电池数据集上进行实验验证,并与其他两种算法模型进行误差与收敛性对比。结果表明,所提模型在冷启动估计方面具有较强的优势,SOH和SOC估计精度较高。
关键词
锂离子电池
健康状态
荷电状态
自回归循环神经网络
Keywords
lithium-ion battery
state-of-health(SOH)
state-of-charge(SOC)
autoregressive recurrent neural network
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于DeepA-RRELM的池塘溶解氧时空预测方法研究
被引量:
11
2
作者
樊宇星
任妮
田港陆
段青玲
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
中国农业大学国家数字渔业创新中心
江苏省农业科学院农业信息研究所
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第S01期405-412,共8页
基金
江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(19)1003)
山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY010703)。
文摘
水体溶解氧(Dissolved oxygen,DO)是养殖水产品健康生长的重要生态因子。池塘溶解氧易受多种因素的影响,会产生时间和空间上分布的差异,现有的溶解氧预测方法大多是针对单监测点的时间序列预测,无法描述池塘溶解氧的空间分布,因此,对池塘溶解氧进行时间和空间预测非常重要。本文提出一种基于自回归循环神经网络(Autoregressive recurrent neural network,DeepAR)和正则化极限学习机(Regularized extreme learning machine,RELM)的池塘溶解氧时空预测方法。首先采用样本熵(Sample entropy,SE)衡量各个监测点溶解氧序列的波动程度,采用最大互信息系数(Maximum mutual information coefficient,MIC)衡量监测点溶解氧序列之间的相关性,综合选取出溶解氧序列波动程度较小且与各个监测点相关性较大的监测点作为中心监测点,并以中心监测点为原点,建立池塘空间坐标系;其次采用DeepAR算法构建中心监测点的溶解氧时间序列预测模型,实现中心监测点溶解氧时间序列预测;最后采用RELM算法构建中心监测点与池塘各位置溶解氧之间的空间映射关系模型,结合中心监测点溶解氧时间序列预测值和池塘空间坐标,实现对未来时刻池塘溶解氧的空间预测。该方法在提高时间序列预测精度的同时,实现了对未来时刻池塘溶解氧空间状态的预测。在真实的数据集上进行测试,预测未来24 h的池塘空间溶解氧值,均方根误差(RMSE)为1.2633 mg/L、平均绝对误差(MAE)为0.9755 mg/L、平均绝对百分比误差(MAPE)为14.8732%。并与标准极限学习机(Extreme learning machine,ELM)、径向基神经网络(Radial basis function neural network,RBFNN)、梯度提升回归树(Gradient boosting regression tree,GBRT)和随机森林(Random forest,RF)4种预测方法进行对比,各评价指标的性能均有较大幅度提升,表明该方法有较好的预测精度和泛化能力,能够较准确地实现池塘溶解氧时空预测。
关键词
池塘养殖
溶解氧
时空预测
自回归循环神经网络
Keywords
pond farming
dissolved oxygen
spatio-temporal prediction
DeepAR model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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DeepAR与特征选择的锂离子电池在线状态估计
史永胜
任嘉睿
李锦
张凯
《电源学报》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于DeepA-RRELM的池塘溶解氧时空预测方法研究
樊宇星
任妮
田港陆
段青玲
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
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职称材料
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