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申请/专利权人：南京工程学院
摘要：本发明提出了一种基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法、介质及设备，包括：收集不同运行工况下锂离子电池可测变量，并采用安时积分法计算荷电状态；采用自注意力机制捕捉锂离子电池可测变量与SOC之间的全局相关性，并根据相关性分析动态优化滑动窗口尺寸；将滑动窗口内的电池可测变量转换为二维矩阵，建立稀疏对抗自编码提取其深层特征；构建特征熵以估计深层特征复杂度，并根据复杂度数值将深层特征送至极限学习机、最小二乘支持向量机和双向长短期记忆网络等不同的特征分析模型，以实现锂离子电池的荷电状态高精度预测。本发明显著提高了模型的训练效率，降低了计算复杂度，有效提升了荷电状态预测的精度和稳定性。
主权项：1.基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法，其特征在于，包括：S1：收集锂离子电池可测变量，并采用安时积分法计算荷电状态；S2：采用自注意力机制捕捉电流、电压与荷电状态之间的全局相关性，并根据相关性分动态优化滑动窗口尺寸；S3：将滑动窗口内的锂离子电池可测变量转换为维度为O×P的输入数据x，建立稀疏对抗自编码提取输入数据x的深层特征hdeep，并采用损失函数LSAAE予以训练；S4：构建特征熵Hs估计深层特征hdeep的复杂度；S5：根据特征熵Hs的数值大小，将深层特征hdeep送至不同的特征分析模型进行分析，预测得到锂离子电池荷电状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工程学院 基于稀疏对抗自编码的锂离子电池荷电状态预测方法、介质及设备
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