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基于等压能量分析与CNN-GRU-MHA的锂电池SOH估计方法
1
作者
汪晓璐
赵筛筛
张朝龙
《电气工程学报》
北大核心
2025年第3期233-241,共9页
精确有效的锂电池健康状态(State of health,SOH)估计方法是电池管理系统的研发重点。针对实测噪声导致难以准确估计锂电池SOH的问题,提出一种基于等压能量分析与卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)-门控循环单元(Gated re...
精确有效的锂电池健康状态(State of health,SOH)估计方法是电池管理系统的研发重点。针对实测噪声导致难以准确估计锂电池SOH的问题,提出一种基于等压能量分析与卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)-门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)-多头注意力机制(Multi-headed attention,MHA)的锂电池SOH估计方法。首先,分析恒流充电阶段电池能量与电压关系,绘制等压能量曲线;其次,提取等压能量曲线的峰值作为健康因子,表征锂电池SOH退化特性;最后,采用CNN提取健康因子深层特征,构建基于GRU-MHA方法的锂电池SOH估计模型。试验结果表明,所提方法能够有效克服实测噪声,SOH估计误差小于1%。同时,比较试验表明,所提方法具有更好的估计效果。
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关键词
锂电池
SOH估计
等压能量分析
卷积神经网络
门控循环单元
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题名
基于等压能量分析与CNN-GRU-MHA的锂电池SOH估计方法
1
作者
汪晓璐
赵筛筛
张朝龙
机构
江苏经贸职业技术学院物联网与智能工程学院
武汉大学电气与自动化学院
金陵科技学院智能科学与控制学院
出处
《电气工程学报》
北大核心
2025年第3期233-241,共9页
基金
国家自然科学基金(62471493)
江苏经贸职业技术学院校级科研课题(JSJMZH24001)
江苏经贸职业技术学院校级科研创新团队“多维异构弹性网络工程技术与应用团队”资助项目。
文摘
精确有效的锂电池健康状态(State of health,SOH)估计方法是电池管理系统的研发重点。针对实测噪声导致难以准确估计锂电池SOH的问题,提出一种基于等压能量分析与卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)-门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)-多头注意力机制(Multi-headed attention,MHA)的锂电池SOH估计方法。首先,分析恒流充电阶段电池能量与电压关系,绘制等压能量曲线;其次,提取等压能量曲线的峰值作为健康因子,表征锂电池SOH退化特性;最后,采用CNN提取健康因子深层特征,构建基于GRU-MHA方法的锂电池SOH估计模型。试验结果表明,所提方法能够有效克服实测噪声,SOH估计误差小于1%。同时,比较试验表明,所提方法具有更好的估计效果。
关键词
锂电池
SOH估计
等压能量分析
卷积神经网络
门控循环单元
Keywords
Lithium battery
SOH estimation
isobaric energy analysis
convolutional neural network
gated recurrent unit
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于等压能量分析与CNN-GRU-MHA的锂电池SOH估计方法
汪晓璐
赵筛筛
张朝龙
《电气工程学报》
北大核心
2025
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