本公开提供了一种基于神经网络的
锂离子电池SOC估计方法及系统，包括：获取锂离子电池的外部状态信息，并进行归一化处理；构建简单循环单元神经网络模型，基于所述外部状态信息，利用预训练的简单循环单元神经网络模型对所述锂离子电池SOC进行估计；其中，所述简单循环单元神经网络采用多层SRU结构，每层SRU结构设置有若干隐藏层神经元；所述方案能够有效简化锂离子电池SOC估计模型的网络结构、解耦对前一时刻隐藏层输出的依赖，其不同时刻可以并行执行，从而大大降低计算复杂度，提高估计精度。
声明：
“基于深度学习的锂离子电池SOC估计方法及系统” 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)
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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