本发明提供一种基于GAN和LSTM的
锂电池SOC估计方法，涉及锂离子电池技术领域。种基于GAN和LSTM的锂电池SOC估计方法，包括GAN和LSTM，其中GAN负责训练样本生成，LSTM负责通过时间序列预测实现SOC估计。本方法的大体步骤如下：1)将电池进行充放电测试，获取初始的训练数据，充放电测试条件涵盖多个环境温度、充放工况、老化状况；2)获取的充放电数据，作为训练数据集投入到GAN中，以生成更多的训练样本；3)将生成的训练样本和原始的训练数据集投入到LSTM网络进行训练；4)将电池的实时运行数据投入到训练好的LSTM网络进行SOC估计；有益效果1：提高soc估计精度，降低数据训练成本。
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“基于GAN和LSTM的锂电池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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编辑：管理员
来源：北方有色网
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