本发明公开了一种基于双向循环神经网络的
锂离子电池荷电状态估计方法，利用锂离子电池实时产生的数据，使用训练好的双向循环神经网络，得到锂离子电池实时的荷电状态值，双向循环神经网络在训练完成之后，可以对荷电状态值进行实时估计，十分便捷，双向循环神经网络考虑时间序列数据的特性，利用当前结果之前和之后的数据，适用于锂离子电池荷电状态值估计领域。本发明属于数据驱动的方法，不需要冗繁的
电化学相关知识，能够有效提取锂离子电池的历史数据，对锂离子电池放电特性进行建模，获得精准的荷电状态估计，并且，能够处理有着大量数据的复杂非线性系统，不需要电池领域的信息，只需要锂离子电池的历史数据。
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“基于双向循环神经网络的锂离子电池荷电状态估计方法” 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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