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锂电池健康状态评估在变电站直流系统应用研究
被引量:
3
1
作者
杨铭
闻铖
+3 位作者
严玲玲
牟京亚
孙金莉
由勇
《科学技术创新》
2020年第3期9-10,共2页
锂电池健康度指标是电池当前状态的重要参数,针对变电站直流系统数据,为了快速获得健康度参数,采用循环神经网络的学习算法经过学习迭代能够实现健康度参数的快速学习估计,估计结果与实际充放电方法计算的健康度参数比较结果误差在可接...
锂电池健康度指标是电池当前状态的重要参数,针对变电站直流系统数据,为了快速获得健康度参数,采用循环神经网络的学习算法经过学习迭代能够实现健康度参数的快速学习估计,估计结果与实际充放电方法计算的健康度参数比较结果误差在可接受范围之内。实验表明该方法计算速度快,结果可信,可以作为电池健康度估计值。
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关键词
锂电池
电池健康度
循环神经网络
仿真
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职称材料
题名
锂电池健康状态评估在变电站直流系统应用研究
被引量:
3
1
作者
杨铭
闻铖
严玲玲
牟京亚
孙金莉
由勇
机构
国网湖北省电力
有限公司
国网湖北省电力
有限公司
检修
公司
北京匠芯电池科技有限公司
出处
《科学技术创新》
2020年第3期9-10,共2页
文摘
锂电池健康度指标是电池当前状态的重要参数,针对变电站直流系统数据,为了快速获得健康度参数,采用循环神经网络的学习算法经过学习迭代能够实现健康度参数的快速学习估计,估计结果与实际充放电方法计算的健康度参数比较结果误差在可接受范围之内。实验表明该方法计算速度快,结果可信,可以作为电池健康度估计值。
关键词
锂电池
电池健康度
循环神经网络
仿真
Keywords
Lithium Battery
Start of Health
Recurrent neural network
Simulation
分类号
TM5 [电气工程—电器]
TM911 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
锂电池健康状态评估在变电站直流系统应用研究
杨铭
闻铖
严玲玲
牟京亚
孙金莉
由勇
《科学技术创新》
2020
3
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