摘要
本发明属于新能源电力系统储能技术领域,具体涉及一种锂离子电池健康度估计方法。从充放电循环片段数据中提取反映电池老化的特征向量,构成特征矩阵,并对特征矩阵进行预处理;基于预处理后的特征矩阵进行重要特征筛选,得到重要特征矩阵;基于重要特征矩阵,运用Mogrifier‑LSTM,构建电池健康度估计模型,并对所述电池健康度估计模型进行训练,得到训练好的电池健康度估计模型;采用训练好的电池健康度估计模型进行电池健康度估计。本发明通过Mogrifier迭代重构,提升关键特征融合效率,提高多维信息利用率;三重LSTM+注意力机制降低复杂衰减模式拟合误差。
技术关键词
健康度估计方法
矩阵
锂离子电池
超参数
注意力机制
新能源电力系统
随机森林
更新模型参数
储能技术
时序特征
标签
级联
本质
重构
优化器
非线性
误差
数据
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