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公开(公告)号：CN117741443A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311719912.X
申请日：2023-12-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种基于A‑CNN‑LSTM的储能锂电池SOC估计方法，属于电力技术领域。本发明提出将注意机制与CNN–LSTM网络相结合的A–CNN–LSTM模型。利用CNN层可以快速提取输入数据的空间特征，利用LSTM提取时间序列数据中的长短期依赖关系。引入注意力机制，自适应地分配每次输入的特征权值。在估计过程中自动放大关键的输入特征，加快模型的收敛速度，实现针对BESS的高精度、高鲁棒性SOC实时估计。开展集装箱式储能系统数据采集、模型搭建、实验验证研究，证明本发明所提的A–CNN–LSTM模型优越性。
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