一种基于双参数分数阶GRU网络的锂离子电池荷电状态自适应估计方法

一种基于双参数分数阶GRU网络的锂离子电池荷电状态自适应估计方法：步骤1采集锂离子电池数据构建数据集；步骤2构建具有单参数可调特性的分数阶B‑GRU网络；步骤3形成具有双参数可调特性的分数阶GRU网络；步骤4对双参数分数阶GRU网络进行收敛性分析；步骤5结合梯度优化算法与分数阶微积分理论，采用分数阶阶次的自适应调节策略优化网络参数；步骤6利用数据集，对双参数分数阶GRU网络进行训练和参数调优，得到优化后的网络进行验证；步骤7利用双参数分数阶GRU网络对锂离子电池的SOC估计进行预测。本发明提升网络对电池动态特性细微变化的捕捉能力，在SOC估计精度、模型灵活性以及工况适应性等方面具有显著优势。