一种基于GRU神经网络的锂离子电池SOC估算方法

本发明公开了一种基于GRU神经网络的锂离子电池SOC估算方法，具体步骤包括以下：S1、建立GRU神经网络模型；S2、使用免疫遗传算法对GRU神经网络超参数进行寻优；S3、利用多头注意力机制和残差结构优化神经网络模型；S4、基于优化后的神经网络模型对SOC进行估算。本发明中，引入多头注意力机制充分挖掘输入数据特征，其中多头注意力机制克服了单头注意力在处理复杂模型时的缺点，可以更好地从多个方面提取特征信息，防止模型过拟合，采用免疫遗传算法优化GRU循环神经网络超参数，以寻求更优的网络结构，提高训练效率，GRU可以很好地保存重要数据的时间序列特征，挖掘时序信息，使其成为SOC预测的良好候选者。