石墨烯超级电容器的荷电状态估计方法

本发明提供一种石墨烯超级电容器的荷电状态估计方法，涉及电池检测技术领域。本发明中，在动态工况下设计混合等效电路模型，并引入自适应遗忘因子递推最小二乘法AFFRLS估计等效电路参数，以获取GCS的每一时刻的极化电容以及双电层等效电容的估计值；分别拟合极化电容以及双电层等效电容的估计值与相应时刻的荷电状态之间的关系；基于原始数据集，并结合求得的拟合关系，训练多模态时序增强型深度神经网络模型，以用于GSC电池的荷电状态估计。通过构建高精度的动态等效电路模型与多模态时序增强型深度神经网络模型相结合的SOC估计算法，实现在动态环境下SOC的高精度、实时与鲁棒性估计，提升GSC电池在复杂动态环境下的应用性能和使用寿命。