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基于经验模态分解的门控循环单元神经网络的锂离子电池荷电状态估计
被引量：
29
1
作者
李宁
何复兴
+2 位作者
马文涛
蒋林
张小平
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第17期4528-4536,共9页
锂离子电池荷电状态(SOC)估计技术是电动汽车电池监测系统(BMS)设计的重要组成部分。该文提出一种基于经验模态分解(EMD)的门控循环单元(GRU)神经网络的锂离子电池荷电状态估计方法,在GRU估计SOC的基础上,引入EMD算法分解放电电流,不仅...
锂离子电池荷电状态(SOC)估计技术是电动汽车电池监测系统(BMS)设计的重要组成部分。该文提出一种基于经验模态分解(EMD)的门控循环单元(GRU)神经网络的锂离子电池荷电状态估计方法,在GRU估计SOC的基础上,引入EMD算法分解放电电流,不仅提高GRU模型对长时间电流信号保持长期信息的能力,而且提高锂离子电池荷电状态估计精度。仿真实验表明,与传统的循环神经网络和长短期记忆网络相比,该文所提基于EMD-GRU方法的锂离子电池SOC估计平均绝对误差为1.5093%,同比降低了20.7924%。
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关键词
锂离子电池
荷电状态估计
门控循环单元
经验模态分解
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职称材料
题名
基于经验模态分解的门控循环单元神经网络的锂离子电池荷电状态估计
被引量：
29
1
作者
李宁
何复兴
马文涛
蒋林
张小平
机构
西安理工
大学
电气
工程
学院
利物浦
大学
电气
工程
和
电子
系
利物浦
伯明翰大学电子、电气和系统工程系伯明翰
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第17期4528-4536,共9页
基金
国家自然科学基金(51507140)
国家留学基金委国际清洁能源拔尖人才项目([2018]5046,[2019]157)
江苏省配电网智能技术与装备协同创新中心开放基金项目(XTCX202007)资助。
文摘
锂离子电池荷电状态(SOC)估计技术是电动汽车电池监测系统(BMS)设计的重要组成部分。该文提出一种基于经验模态分解(EMD)的门控循环单元(GRU)神经网络的锂离子电池荷电状态估计方法,在GRU估计SOC的基础上,引入EMD算法分解放电电流,不仅提高GRU模型对长时间电流信号保持长期信息的能力,而且提高锂离子电池荷电状态估计精度。仿真实验表明,与传统的循环神经网络和长短期记忆网络相比,该文所提基于EMD-GRU方法的锂离子电池SOC估计平均绝对误差为1.5093%,同比降低了20.7924%。
关键词
锂离子电池
荷电状态估计
门控循环单元
经验模态分解
Keywords
Lithium-ion battery
state-of-charge estimation
gated recurrent unit
empirical mode decomposition
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
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被引量
操作
1
基于经验模态分解的门控循环单元神经网络的锂离子电池荷电状态估计
李宁
何复兴
马文涛
蒋林
张小平
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
29
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