一种基于时滞卷积神经网络的锂离子电池SOC估计方法

本发明提供了一种基于时滞卷积神经网络的锂离子电池SOC估计方法，属于锂离子电池技术领域。解决了不能够将时滞与卷积神经网络直接结合的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)测取SOC从1到0的锂离子电池的端电压、电流和温度；步骤2)对测取的数据进行预处理，构建用于SOC估计的时滞卷积神经网络训练数据集和测试数据集；步骤3)使用时滞卷积神经网络对数据集进行训练和测试，实现SOC实时估计。本发明的有益效果为：本发明中的时滞卷积神经网络能够考虑更多的数据且能够拥有更高的估计精度。

《一种基于时滞卷积神经网络的锂离子电池SOC估计方法》是一实用新型，专利号为  2022104538200 ，当前法律状态为已下证，由南通大学提出申请，发明人为李俊红;蒋泽宇;顾菊平;华亮;宗天成;褚云琨;芮佳丽;张泓睿;严俊;肖康，申请日期为2022-04-24，公开（公告）日期为2022-07-22，国际专利分类号（IPC）为 G01R31/385(2019.01)I;G01R31/367(2019.01)I;G06N3/02(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：自动控制与系统辨识·算法创新时滞卷积神经网络、锂离子电池SOC、电池状态估计、深度学习估计。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供了一种基于时滞卷积神经网络的锂离子电池SOC估计方法，属于锂离子电池技术领域。解决了不能够将时滞与卷积神经网络直接结合的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)测取SOC从1到0的锂离子电池的端电压、电流和温度；步骤2)对测取的数据进行预处理，构建用于SOC估计的时滞卷积神经网络训练数据集和测试数据集；步骤3)使用时滞卷积神经网络对数据集进行训练和测试，实现SOC实时估计。本发明的有益效果为：本发明中的时滞卷积神经网络能够考虑更多的数据且能够拥有更高的估计精度。

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