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基于Res-LSTM网络的多元化电池剩余容量实时预测 被引量：5
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作者 陈果 黄祺尧 张志宏 《智慧电力》 北大核心 2022年第7期29-36,共8页
针对储能系统电池容量实时预测中存在的电池新旧程度不一,放电倍率、采样间隔多样等多元化问题,提出了一种全新的基于安时残差连接的长短时记忆网络。通过进行多通道传感信号的特征变换,使其更适用于多元化电池放电的实时剩余容量预测... 针对储能系统电池容量实时预测中存在的电池新旧程度不一,放电倍率、采样间隔多样等多元化问题,提出了一种全新的基于安时残差连接的长短时记忆网络。通过进行多通道传感信号的特征变换,使其更适用于多元化电池放电的实时剩余容量预测。所提方法相比于常见基线方法误差降低了11.8%,并且在多倍率测试下方差较小,具有更高的鲁棒性。 展开更多
关键词 储能系统 电池剩余容量预测 安时积分估计法 信号特征处理 Res-LSTM神经网络 多倍率放电
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