-
题名考虑未来功率需求的锂离子电池SOC多步预测
- 1
-
-
作者
陈瑞
陈俐
-
机构
上海交通大学动力装置与自动化研究所
海洋工程国家重点实验室
-
出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2024年第10期2013-2021,共9页
-
基金
商飞-上海交通大学联合研究基金(CASEF-2022-M02)。
-
文摘
为提高荷电状态(SOC)多步预测精度,提出了基于长短期记忆(LSTM)的编码器-解码器用于SOC多步预测,在输入中考虑未来电池功率序列,在编码器和解码器上依次提取历史特征序列和未来功率序列的时间依赖信息。以某全电动飞机用锂离子电池包为应用案例,采集电池实验平台测试数据构建训练集和测试集,通过五折交叉验证选择模型的超参数。预测时长为300 s时,平均绝对误差、最大绝对误差和均方根误差分别为0.4231%、2.4847%和0.6450%。与没有输入未来功率的SOC多步预测模型进行对比,验证了在输入中增加未来功率能有效提高预测精度,与同样输入所有特征的多层感知机进行对比,验证了LSTM编码器-解码器具有更好的预测性能。
-
关键词
锂离子电池
soc多步预测
长短期记忆
编码器-解码器
未来功率序列
-
Keywords
lithium-ion battery
soc multi-step prediction
long short-term memory
encoderdecoder
future power sequence
-
分类号
TM912.9
[电气工程—电力电子与电力传动]
-
