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数据驱动的动力电池能量特性预测研究
1
作者
王燕
闵海涛
+1 位作者
霍云龙
杨钫
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2024年第8期22-26,共5页
为实现纯电动汽车电池能量信息的准确预测,提出了一种基于充电型纯电动汽车大数据的电池能量分析和预测方法。首先,通过大数据平台获取搭载相同型号电池车型的不区分地域大数据,然后使用区间平均法和支持向量回归(SVR)方法对总数据和典...
为实现纯电动汽车电池能量信息的准确预测,提出了一种基于充电型纯电动汽车大数据的电池能量分析和预测方法。首先,通过大数据平台获取搭载相同型号电池车型的不区分地域大数据,然后使用区间平均法和支持向量回归(SVR)方法对总数据和典型地域数据进行里程-总能量关系的拟合,完成电池总能量衰减的预测,最后,将预测结果与长短时记忆(LSTM)神经网络的预测结果进行对比,并利用实车试验验证所提出方法的准确性。验证对比结果表明:基于SVR的模型能够对分散电池容量进行量化拟合,具有较高的预测精度。
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关键词
新能源汽车大数据
电池能量衰减
支持向量回归
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职称材料
题名
数据驱动的动力电池能量特性预测研究
1
作者
王燕
闵海涛
霍云龙
杨钫
机构
吉林大学
中国第一汽车股份有限公司研发总院
高端汽车集成与控制全国重点实验室
出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2024年第8期22-26,共5页
基金
国家自然科学基金项目(52372384)
吉林省重大科技专项(20210301023GX)。
文摘
为实现纯电动汽车电池能量信息的准确预测,提出了一种基于充电型纯电动汽车大数据的电池能量分析和预测方法。首先,通过大数据平台获取搭载相同型号电池车型的不区分地域大数据,然后使用区间平均法和支持向量回归(SVR)方法对总数据和典型地域数据进行里程-总能量关系的拟合,完成电池总能量衰减的预测,最后,将预测结果与长短时记忆(LSTM)神经网络的预测结果进行对比,并利用实车试验验证所提出方法的准确性。验证对比结果表明:基于SVR的模型能够对分散电池容量进行量化拟合,具有较高的预测精度。
关键词
新能源汽车大数据
电池能量衰减
支持向量回归
Keywords
New energy vehicle big data
Battery energy degradation
Support Vector Regression(SVR)
分类号
U469.72 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据驱动的动力电池能量特性预测研究
王燕
闵海涛
霍云龙
杨钫
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2024
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