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基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法、介质及设备

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技术特征:

1.基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法,其特征在于:步骤s1中,所述锂离子电池可测变量包括电压、电流和温度。

3.如权利要求1所述的基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法,其特征在于:步骤s2具体包括如下子步骤:

4.如权利要求1所述的基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法,其特征在于:步骤s3中,所述稀疏对抗自编码包括生成器和辨别器,所述生成器包括卷积编码器和卷积解码器,所述辨别器包括卷积编码器和全连接层;所述稀疏对抗自编码对输入数据x的处理过程如下:

5.如权利要求4所述的基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法,其特征在于:步骤s3中,所述损失函数lsaae为:

6.如权利要求1所述的基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法,其特征在于:步骤s3中,所述稀疏对抗自编码的训练过程中,采用雾凇优化算法以选定卷积核大小和隐层神经元数量,具体如下:

7.如权利要求1所述的基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法,其特征在于:步骤s4中,所述特征熵hs为:

8.如权利要求7所述的基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法,其特征在于:步骤s5中,所述根据特征熵hs的数值大小,将深层特征hdeep送至不同的特征分析模型进行分析,具体为:

9.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序使计算机执行如权利要求1-8任一项所述的基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法。

10.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行计算机程序时,实现如权利要求1-8任一项所述的基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法。


技术总结
本发明提出了一种基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法、介质及设备,包括:收集不同运行工况下锂离子电池可测变量,并采用安时积分法计算荷电状态;采用自注意力机制捕捉锂离子电池可测变量与SOC之间的全局相关性,并根据相关性分析动态优化滑动窗口尺寸;将滑动窗口内的电池可测变量转换为二维矩阵,建立稀疏对抗自编码提取其深层特征;构建特征熵以估计深层特征复杂度,并根据复杂度数值将深层特征送至极限学习机、最小二乘支持向量机和双向长短期记忆网络等不同的特征分析模型,以实现锂离子电池的荷电状态高精度预测。本发明显著提高了模型的训练效率,降低了计算复杂度,有效提升了荷电状态预测的精度和稳定性。

技术研发人员:韩哲哲,钱泽文,姜浩然,汤佳琪,梁瑞宇,包永强
受保护的技术使用者:南京工程学院
技术研发日:
技术公布日:2024/11/14
文档序号 : 【 40002683 】

技术研发人员:韩哲哲,钱泽文,姜浩然,汤佳琪,梁瑞宇,包永强
技术所有人:南京工程学院

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韩哲哲钱泽文姜浩然汤佳琪梁瑞宇包永强南京工程学院
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