基于多尺度物理信息神经网络的锂电池SOC估计方法

    公开(公告)号:CN119881678A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411986571.7

    申请日:2024-12-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度物理信息神经网络的锂电池SOC估计方法,属于电池荷电状态估计技术领域。该方法包括:S1:采用一阶RC等效电路模型描述电池的动态特性,其内部的电气参数作为Mamba模型输出充当物理知识;S2:对电压特征、电流特征、时间特征和边缘特征进行多尺度融合,从而得到新的特征,作为Mamba模型的输入;S3:构建Mamba模型,包括SSM、卷积层、线性层和元素运算符;SSM表示选择性状态空间模型,由结构化状态空间序列模型与选择机制和扫描模块结合形成;S4:利用Mamba模型进行锂电池SOC估计,并采用SPKF自适应权重来提升模型训练效率。本发明提升了SOC预测的准确性和可靠性。

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