本發(fā)明提供了一種基于CNN?GRU組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
鋰電池壽命預(yù)測方法,包括:對鋰電池進行循環(huán)充放電實驗:單次充放電過程包括恒流充電階段、恒壓充電階段、放電階段;獲取循環(huán)充放電實驗中的鋰電池間接健康因子;構(gòu)建CNN?GRU模型:將每次充放電實驗的鋰電池間接健康因子和鋰電池容量真實值輸入至CNN層,提取鋰電池間接健康因子與鋰電池容量間的特征信息,并輸入至GRU層優(yōu)化學(xué)習(xí)鋰電池容量內(nèi)部的變化規(guī)律;鋰電池容量預(yù)測:將循環(huán)充放電實驗的鋰電池間接健康因子輸入至CNN?GRU模型,輸出鋰電池容量預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明驗證了所提取的健康因子與容量之間的相關(guān)性,解決了鋰電池容量及內(nèi)阻等直接性能參數(shù)獲取困難的問題,具有更好的預(yù)測效果與預(yù)測精度。
聲明:
“基于CNN-GRU組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池壽命預(yù)測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)