本发明涉及一种电动汽车
锂离子电池的荷电状态计算方法，包含：S1、确定锂离子电池的SOC预测模型的输入为锂离子电池的电池端电压、电池电流和电池表面温度，输出为锂离子电池的SOC值；S2、对锂离子电池进行充放电实验，按频率采集多组实验数据，包括：锂离子电池的电池端电压、电池电流、电池表面温度、真实SOC值；S3、基于Python平台，建立基于LSTM递归循环神经网络的锂离子电池的SOC预测模型；S4、基于Python平台，对LSTM递归循环神经网络进行训练和验证，评估锂离子电池的SOC预测模型的可靠适用性。本发明充分利用深度学习的参量自学习能力，极大减少计算量，增强SOC预测模型的稳定性，提高锂离子电池SOC值计算的准确性，适用于各类电池管理系统。
声明：
“电动汽车锂离子电池的荷电状态计算方法” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1003
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
