【摘 要】
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面向新能源汽车用户的特点，提出基于深度学习的锂离子电池容量估计方法。使用循环神经网络（RNN）,学习车载动力锂离子电池的负载电流、电芯温度和放电量序列到电压序列的函数映射关系。训练后，将设定的1.00 C放电对应的电流、温度和放电量序列输入到模型中，获取输出的电压序列。由电池的循环老化数据，从1.00 C放电曲线中提取特征，使用支持向量回归（SVR）模型学习提取特征到电池容量之间的函数映射关系。从
【基金项目】
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国家自然科学基金（52177218,52007119）； 科技部重点研发计划（2019YFE0100200）；
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面向新能源汽车用户的特点，提出基于深度学习的锂离子电池容量估计方法。使用循环神经网络（RNN）,学习车载动力锂离子电池的负载电流、电芯温度和放电量序列到电压序列的函数映射关系。训练后，将设定的1.00 C放电对应的电流、温度和放电量序列输入到模型中，获取输出的电压序列。由电池的循环老化数据，从1.00 C放电曲线中提取特征，使用支持向量回归（SVR）模型学习提取特征到电池容量之间的函数映射关系。从RNN预测的电压曲线中提取特征，输入SVR模型，得到电池的容量估计值。所提模型充分利用了充放电数据，容量的估计误差不超过2.253%。
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