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基于特征综合评价和模型优化的锂离子电池健康状态估计方法
1
作者
黄凯
郝润凯
郭永芳
《电力系统及其自动化学报》
北大核心
2025年第5期131-140,共10页
针对特征评价指标性能单一、预测模型特征捕捉能力不足和超参数难以确定等问题,提出基于特征综合评价和模型优化的锂离子电池健康状态(state-of-health,SOH)估计方法。首先,从原理和统计角度构建特征的综合评价指标,选取指标得分较高的...
针对特征评价指标性能单一、预测模型特征捕捉能力不足和超参数难以确定等问题,提出基于特征综合评价和模型优化的锂离子电池健康状态(state-of-health,SOH)估计方法。首先,从原理和统计角度构建特征的综合评价指标,选取指标得分较高的特征作为模型输入;其次,结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)、高效局部注意力(efficient local attention,ELA)和双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit,BiGRU)建立CNN-ELA-BiGRU预测模型,增强模型捕捉特征的能力;最后,利用金豺优化(golden jackal optimization,GJO)算法对模型进行超参数寻优,提高了模型的预测精度。对比实验结果表明,所提SOH估计方法具有良好的稳定性和鲁棒性。
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关键词
锂离子电池
特征综合评价指标
高效局部注意力
金豺优化算法
健康状态估计
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职称材料
题名
基于特征综合评价和模型优化的锂离子电池健康状态估计方法
1
作者
黄凯
郝润凯
郭永芳
机构
河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室
河北工业大学河北省电磁场与电器可靠性重点实验室
河北工业大学人工智能与数据科学学院
出处
《电力系统及其自动化学报》
北大核心
2025年第5期131-140,共10页
基金
中央引导地方科技发展资金项目(236Z4408G)
天津市自然科学基金资助项目(23JCYBJC00810)。
文摘
针对特征评价指标性能单一、预测模型特征捕捉能力不足和超参数难以确定等问题,提出基于特征综合评价和模型优化的锂离子电池健康状态(state-of-health,SOH)估计方法。首先,从原理和统计角度构建特征的综合评价指标,选取指标得分较高的特征作为模型输入;其次,结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)、高效局部注意力(efficient local attention,ELA)和双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit,BiGRU)建立CNN-ELA-BiGRU预测模型,增强模型捕捉特征的能力;最后,利用金豺优化(golden jackal optimization,GJO)算法对模型进行超参数寻优,提高了模型的预测精度。对比实验结果表明,所提SOH估计方法具有良好的稳定性和鲁棒性。
关键词
锂离子电池
特征综合评价指标
高效局部注意力
金豺优化算法
健康状态估计
Keywords
lithium-ion battery
comprehensive feature evaluation index
efficient local attention(ELA)
golden jackal optimization algorithm
state-of-health(SOH)estimation
分类号
TM930.12 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于特征综合评价和模型优化的锂离子电池健康状态估计方法
黄凯
郝润凯
郭永芳
《电力系统及其自动化学报》
北大核心
2025
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