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基于混合神经网络的锂离子电池健康状态估算

陈峥  李金元  舒星  沈世全  刘永刚  申江卫  
【摘要】:针对锂离子电池全生命周期内健康状态难以高效准确估计难题,提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络(Convolutional neural network–long short-term memory, CNN-LSTM)的锂离子电池健康状态估算方法,该方法结合了CNN模型自动提取特征和LSTM模型处理序列数据的优点.首先分析了电池的容量衰退曲线和不同循环次数下的电池充电曲线,明确了以充电电压数据作为基于数据驱动的电池健康状态估计模型输入;其次分析了CNN模型和LSTM模型的优点,建立了CNN-LSTM混合神经网络模型实现电池健康状态的估算;最后分别在充电电压数据不完整和存在噪声情况下验证了算法准确性,并与传统的LSTM、CNN估算方法进行对比.验证结果表明:CNN-LSTM混合神经网络模型可以直接使用采集的电压数据作为输入,在存在噪声和较短充电电压数据下均有着较高的SOH估算精度,全生命周期内平均绝对误差不超过3%.

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