【摘 要】
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针对现有的电化学阻抗谱(EIS)理论在锂电池健康状态(SOH)估计中存在的交流阻抗测试时间长、预测精度低的问题,提出一种基于电化学阻抗谱虚部和长短时记忆(LSTM)神经网络的锂电池健康状态估计方法.本文方法只进行特定频率段下的阻抗测试,可以大大缩短电化学阻抗的测试时间,同时LSTM神经网络具有对锂离子电池衰减状态的长期趋势学习的优点,使得预测精度也得到极大地提高.
【机 构】
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河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作454000;上海炙云新能源科技有限公司,上海201800
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针对现有的电化学阻抗谱(EIS)理论在锂电池健康状态(SOH)估计中存在的交流阻抗测试时间长、预测精度低的问题,提出一种基于电化学阻抗谱虚部和长短时记忆(LSTM)神经网络的锂电池健康状态估计方法.本文方法只进行特定频率段下的阻抗测试,可以大大缩短电化学阻抗的测试时间,同时LSTM神经网络具有对锂离子电池衰减状态的长期趋势学习的优点,使得预测精度也得到极大地提高.
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