公开(公告)号：CN111983457A

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN202010678378.2

申请日：2020-07-15

Applicant: 江苏大学

Inventor： 何志刚 ,  沈晓宇 ,  盘朝奉 ,  李尧太 ,  魏涛 ,  陶袁雪 ,  梁军 ,  王丽梅 ,  薛安荣 ,  蔡涛 ,  陈伟鹤

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM神经网络的电池组SOH估算方法，首先采集实际运行一年以上的电动汽车的电池组充电数据，进行相关性分析，提取LSTM神经网络的输入特征；再利用SOC-电量增益法计算电池组最大可用容量，作为LSTM神经网络的输出特征；构建LSTM神经网络模型，确定LSTM神经网络输出值；最后，利用训练并验证后的LSTM神经网络模型估算电池组SOH。本发明LSTM神经网络的输入特征和输出特征均由实际运行一年以上的电动汽车的电池组充电数据获取，适用于电动汽车全状态、全气候运行时的电池组SOH估算，克服基于实验室验证的估算方法难以适应复杂的实际工作环境的问题。