基于多时间尺度建模自动特征提取和通道注意力机制的锂离子电池健康状态估计.pdfVIP

下载本文档

0
0
约4.3万字
约 13页
2025-07-28 发布于福建
举报
版权申诉

基于多时间尺度建模自动特征提取和通道注意力机制的锂离子电池健康状态估计.pdf

此“经济”领域文档为创作者个人分享资料，不作为权威性指导和指引，仅供参考

1、本文档共13页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

第13卷第9期储能科学与技术Vol.13No.9

2024年9月EnergyStorageScienceandTechnologySept.2024

AI辅助先进电池设计与应用专刊

基于多时间尺度建模自动特征提取和通道注意力机制的锂离子电池健

康状态估计

12341111

柯学，洪华伟，郑鹏，李智诚，范培潇，杨军，郭宇铮，蒯春光

（武汉大学电气与自动化学院，湖北武汉430072；国家电网福建省电力有限公司营销服务中

心，福建福州350001；国家电网福建省电力有限公司，福建福州350001；国家电网福建

省电力有限公司电力科学研究院，福建福州350007）

摘要：准确估计锂离子电池(lithium-ionbattery，LIB)的健康状态(stateofhealth，SOH)对于确保储能电站的安

全稳定运行至关重要。然而，现有的数据驱动方法通常依赖手工特征提取，并且特征的时间尺度比较单一，很

难进行高效且精确的电池健康状态评估。为了解决这些问题，提出了一种基于多时间尺度建模自动特征提取和

通道注意力机制的健康状态估计模型。该模型首先将充电过程信息输入多个并行的膨胀卷积模块(dilation

convolutionmodule，DCM)，从不同时间尺度进行自动特征提

您可能关注的文档

文档评论（0）

人工智能、乡村振兴、金融资讯 + 关注: 实名认证

文档贡献者

1、人工智能 2、乡村振兴 3、金融资讯

咨询Ta 进入空间

1亿VIP精品文档

更多 >

基于多时间尺度建模自动特征提取和通道注意力机制的锂离子电池健康状态估计.pdfVIP