基于LSTM-DEKF的电池SOC和实际有效容量协同估计方法

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基于LSTM-DEKF的电池SOC和实际有效容量协同估计方法
申请号:CN202510871490
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120891383A
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明提供的一种基于LSTM‑DEKF的电池SOC和实际有效容量协同估计方法,包括以下步骤:S1.构建电池二阶RC等效模型,采用递推最小二乘法对电池二阶RC等效模型的参数进行识别;S2.构建电池SOC状态方程,采用扩展卡尔曼滤波模型对电池SOC进行估计;S3.构建电池容量状态方程,采用扩展卡尔曼滤波模型对电池实际有效容量进行估计,且在长期运行工况下降电池实际有效容量更新到电池SOC状态方程中;S4.构建LSTM神经网络,并由LSTM神经网络预测SOC误差值,并对电池SOC的估计结果进行误差补偿得到最终电池SOC估计结果。
技术关键词
扩展卡尔曼滤波 LSTM神经网络 电池 递推最小二乘法 估计方法 协方差矩阵 观测噪声 方程 参数 误差矩阵 观测误差 电容 状态更新 工况 因子 变量 电阻 内阻
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