基于深度学习与随机优化的锂离子电池荷电状态估计
信号处理
2020-11-20 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出了一项关于锂离子电池(Li-ion)荷电状态(State of Charge, SOC)估计的新颖实证研究，其使用了一个具有三个隐藏层的深度学习模型。我们对应用于Panasonic 18650PF锂离子电芯的一系列十个车辆行驶循环进行建模。我们的结果表明，优化算法的选择会影响模型性能。所提模型在所有行驶循环中均能达到小于1.0%的误差。
引用
@article{arxiv.2011.09673,
title = {State-of-charge Estimation of a Li-ion Battery using Deep Learning and Stochastic Optimization},
author = {Alexandre Barbosa de Lima and Maurício B. C. Salles and José Roberto Cardoso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.09673},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 6 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2009.09543