| 基于RNN的锂离子电池SOC估算研究进展 |
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| 引用本文： | 徐帅,刘雨辰,周飞.基于RNN的锂离子电池SOC估算研究进展[J].电源技术,2021,45(2):263-269. |
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| 作者姓名： | 徐帅 刘雨辰 周飞 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学直升机传动技术国家级重点实验室,江苏南京210016;南京航空航天大学直升机传动技术国家级重点实验室,江苏南京210016;南京航空航天大学直升机传动技术国家级重点实验室,江苏南京210016 |
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| 摘 要： | 深度学习的日益流行和不断的突破,积极地推动了估算锂离子电池荷电状态(SOC)新方法的研发.常用于文本翻译、语音识别等领域的循环神经网络算法已开始应用在电池SOC估算领域.概述了几种常用于电池SOC估算的循环神经网络算法,并根据结构复杂度将其分为简单、深度以及扩展循环神经网络算法.此外,从模型输入变量、数据预处理、循环神经层数及其神经元数、优化器、损失函数、测试文件、研究的温度、使用的电池类型以及估算误差方面对这些循环神经网络算法进行了比较,总结了这几种估算方法的优缺点,让读者对循环神经网络算法有更直观的了解.循环神经网络算法与其他算法相结合来估算电SOC,将会成为重点研究方向.
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| 关 键 词： | 锂离子电池 电池荷电状态估算 循环神经网络 估算方法 |
Research progress of SOC estimation of lithium ion batteries based on RNN |
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| XU Shuai,LIU Yu-chen,ZHOU Fei.Research progress of SOC estimation of lithium ion batteries based on RNN[J].Chinese Journal of Power Sources,2021,45(2):263-269. |
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| Authors: | XU Shuai LIU Yu-chen ZHOU Fei |
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