【摘 要】
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提前对锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)进行预测可以保证电池及其应用设备安全稳定运行。针对目前预测方法的结果滞后且缺乏实际意义等问题,为了利用少量循环数据实现RUL的提前预测,本文基于原始极限学习机和自动编码器构建了分层极限学习机(H-ELM)预测模型。然后选取丰田研究所(TRI)的实验数据集对H-ELM完成了仿真实验验证。实验结果表明,本文提出的H-ELM预测模型可以在电池使用初期预测出RUL,同时预测结果的平均绝对百分比误差(MAPE)仅有10.14%。
【机 构】
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陕西科技大学电气与控制工程学院,江苏润寅石墨烯科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61871259)。
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提前对锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)进行预测可以保证电池及其应用设备安全稳定运行。针对目前预测方法的结果滞后且缺乏实际意义等问题,为了利用少量循环数据实现RUL的提前预测,本文基于原始极限学习机和自动编码器构建了分层极限学习机(H-ELM)预测模型。然后选取丰田研究所(TRI)的实验数据集对H-ELM完成了仿真实验验证。实验结果表明,本文提出的H-ELM预测模型可以在电池使用初期预测出RUL,同时预测结果的平均绝对百分比误差(MAPE)仅有10.14%。
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