一种基于长短时记忆网络的电池SOC预测方法

    公开(公告)号:CN115372827B

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202210817802.6

    申请日:2022-07-11

    Abstract: 本发明提出一种基于长短时记忆网络的电池SOC预测方法,能够捕获电池SOC预测时序,预测结果更加准确。本发明按照改造后的长短时记忆网络的结构,构建三层的径向基神经网络;随后下载NASA的电池数据集,根据电压,电流,温度,时间等信息组织从数据到SOC的数据格式;然后随机初始化改进长短时记忆网络的参数;其次,将数据输入到构建好的长短时记忆网络当中,得到输出;再次,根据时序梯度下降法,更新相关参数;再次,确定模型参数,模型训练过程结束;最后,将测试数据输入到训练好的模型当中便可以进行电池SOC预测。

    一种基于长短时记忆网络的电池SOC预测方法

    公开(公告)号:CN115372827A

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202210817802.6

    申请日:2022-07-11

    Abstract: 本发明提出一种基于长短时记忆网络的电池SOC预测方法,能够捕获电池SOC预测时序,预测结果更加准确。本发明按照改造后的长短时记忆网络的结构,构建三层的径向基神经网络;随后下载NASA的电池数据集,根据电压,电流,温度,时间等信息组织从数据到SOC的数据格式;然后随机初始化改进长短时记忆网络的参数;其次,将数据输入到构建好的长短时记忆网络当中,得到输出;再次,根据时序梯度下降法,更新相关参数;再次,确定模型参数,模型训练过程结束;最后,将测试数据输入到训练好的模型当中便可以进行电池SOC预测。

    一种特种车辆用24V锂电池加热电路及加热策略

    公开(公告)号:CN119181897A

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202411164517.4

    申请日:2024-08-23

    Abstract: 本发明涉及一种特种车辆用24V锂电池加热电路及加热策略,属于特种车辆锂电池领域。本发明仅在24V锂电池充电过程对24V锂电池加热,包括外接充电加热模式和车载加热模式,所述外接充电加热模式是:在外部电源对24V锂电池充电时,当24V锂电池的温度达到设定的加热温度时,闭合加热继电器,外部充电设备给加热膜供电,加热膜给24V锂电池加热;所述车载加热模式是:在非外部电源对24V锂电池充电时,当充电电流大于阈值电流且持续时间大于阈值时间时,闭合加热继电器,24V锂电池为加热膜供电,加热膜给24V锂电池加热。本发明既达到了加热效果,又减少了对电池能量的损耗。

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