本发明公开了一种基于GRU‑RNN的电动汽车
锂离子电池的SOC估计方法，采集锂离子电池充放电过程中的历史数据并进行预处理，构建训练集和测试集；使用训练集训练GRU‑RNN网络模型，使用测试集评估训练后的GRU‑RNN网络模型，如果未达到要求，则调整参数重复训练模型，直至SOC估计精度和鲁棒性满足要求。将训练好的网络模型部署在电池管理系统中，估计电动汽车锂离子电池SOC。本发明无需针对具体的电池建立等效电路模型，直接在电池测量值和SOC之间建立映射关系，使得SOC估计更加方便，能够在各种工况下在线估计锂离子电池的SOC值，电池能量管理更加有效，在延长电池寿命以及提高续航里程方面具有重大的意义。
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“基于GRU-RNN的电动汽车锂离子电池的SOC估计方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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