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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于L‑TCN与GL‑Former的轻量化锂电池健康状态估计方法，属于新能源技术领域，涉包括以下步骤：S1：采集数据：通过传感器采集真实锂电池充放电数据，包括放电电压、放电电流、电池体温度和电池容量；S2：建立轻量化的改进时间卷积神经网络L‑TCN与全局局部Transformer架构GL‑Former的混合神经网络模型，提取锂电池数据的时间特征和空间特征；S3：采用遗传算法选择最优的模型超参数；S4：将步骤S1的数据和步骤S3的超参数输入到混合神经网络模型中进行训练，得到训练好的锂电池健康状态估计模型，然后基于所述锂电池健康状态估计模型进行电池健康状态预测。
主权项：1.一种基于L-TCN与GL-Former的轻量化锂电池健康状态估计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：采集数据：通过传感器采集真实锂电池充放电数据，包括放电电压、放电电流、电池体温度和电池容量；S2：建立轻量化的改进时间卷积神经网络L-TCN与全局局部Transformer架构GL-Former的混合神经网络模型，提取锂电池数据的时间特征和空间特征；S3：采用遗传算法选择最优的模型超参数；S4：将步骤S1的数据和步骤S3的超参数输入到混合神经网络模型中进行训练，得到训练好的锂电池健康状态估计模型，然后基于所述锂电池健康状态估计模型进行电池健康状态预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于L-TCN与GL-Former的轻量化锂电池健康状态估计方法
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