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本发明涉及一种全生命周期电池的荷电状态预测方法，该方法基于时间序列能够准确、可靠地预测电池荷电状态，利用基于经验模态分解的长短期循环记忆神经网络(EMD‑LSTM)预测电池健康度，在健康度的基础上，预测电池荷电状态。具体而言，本发明的方法包括以下步骤：以每一个循环周期的电池剩余电量作为输入，使用基于经验模态分解的长短期循环记忆神经网络预测电池健康度；以预测的健康度和电压、电流、内阻数据作为输入，使用长短期循环记忆神经网络预测未来电池荷电状态；其中网络输入变量为整个生命周期内电池数据；通过所述方法
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118091453A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202410308604.6
(22)申请日2024.03.18
(71)申请人安徽师范大学
地址241002
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