本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种用于
锂电池荷电状态估计的快速响应方法，利用一个具有联合串并联二阶RC模型来对实时荷电状态进行估计，基于大数据建模理论，建立Volterra模型，生成关于电流电压和荷电状态之间的模型关系，建立电流电压与荷电状态的对应模型，从而对荷电状态进行估计；其中，Volterra模型的记忆特性能够极好的提升模型预测的准确性，多方向算法具有较快的收敛速度。本发明解决传统的方法需要高精度的测量仪器，且在真实应用中需要较长的放电时间来进行测试，因而不具有实际应用价值；本发明具有广泛的使用范围，理论和仿真验证了本方法的准确性与快速性。
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“用于锂电池荷电状态估计的快速响应方法” 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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