基于LSTM-NPKDE的锂离子电池rSOC预测与不确定分析

来源 :电器与能效管理技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jym956

【摘要】

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提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的锂离子电池荷电状态(SOC)预测方法.以锂离子电池的充放电电流和电压作为模型输入,对锂离子电池SOC进行预测,结果表明LSTM网络的预测精度

【作者】

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李文启高东学李朝晖饶宇飞顾波

【机构】

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国网河南省电力公司,河南郑州 450000国网河南省电力公司电力科学研究院,河南郑州 450052;华北水利水电大学,河南郑州 450045;

【出处】

：

电器与能效管理技术

【发表日期】

：

2020年5期

【关键词】

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锂离子电池荷电状态长短期记忆网络预测不确定性置信区间

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提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的锂离子电池荷电状态(SOC)预测方法.以锂离子电池的充放电电流和电压作为模型输入,对锂离子电池SOC进行预测,结果表明LSTM网络的预测精度高于BP神经网络、BP-PSO混合模型和小波神经网络.利用非参数核密度估计方法来计算锂离子电池SOC预测的置信区间,结果表明能够准确计算不同置信水平下锂离子电池SOC预测的不确定性.

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