典型文献
基于Res-LSTM网络的多元化电池剩余容量实时预测
文献摘要：
针对储能系统电池容量实时预测中存在的电池新旧程度不一,放电倍率、采样间隔多样等多元化问题,提出了一种全新的基于安时残差连接的长短时记忆网络.通过进行多通道传感信号的特征变换,使其更适用于多元化电池放电的实时剩余容量预测.所提方法相比于常见基线方法误差降低了11.8％,并且在多倍率测试下方差较小,具有更高的鲁棒性.
文献关键词：
储能系统;电池剩余容量预测;安时积分估计法;信号特征处理;Res-LSTM神经网络;多倍率放电
中图分类号：
作者姓名：
陈果;黄祺尧;张志宏
作者机构：
国网陕西省电力公司信息通信公司,陕西西安 710065;厦门大学信息学院,福建厦门 361005
文献出处：
引用格式：
[1]陈果;黄祺尧;张志宏-.基于Res-LSTM网络的多元化电池剩余容量实时预测)[J].智慧电力,2022(07):29-36
A类：
电池剩余容量预测,安时积分估计法,积分估计法,信号特征处理,多倍率放电
B类：
Res,实时预测,储能系统,电池容量,放电倍率,采样间隔,残差连接,长短时记忆网络,多通道,传感信号,特征变换
AB值：
0.17932
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