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基于CNN-BILSTM混合网络的锂离子电池荷电状态估计
基于CNN-BILSTM混合网络的锂离子电池荷电状态估计
摘要：
锂离子电池作为一种重要的能量储存设备，其荷电状态的准确估计对于保证电池的安全运行和延长电池寿命具有重要意义。本文提出了一种基于CNN-BILSTM混合网络的锂离子电池荷电状态估计方法。该方法通过卷积神经网络（CNN）提取电池电流和电压的时序特征，并通过双向长短时记忆网络（BILSTM）融合时序信息，实现对电池荷电状态的准确估计。实验结果表明，所提出的方法在不同电池数据集上具有较高的准确度和鲁棒性，能够有效应用于锂离子电池的荷电状态估计。
关键词：锂离子电池、荷电状态估计、卷积神经网络、双向长短时记忆网络
1.引言
锂离子电池广泛应用于移动设备、电动汽车等领域，其荷电状态（StateofCharge，SOC）的准确估计对于电池的安全运行和寿命预测非常重要。传统的SOC估计方法主要基于电池的开路电压与电流之间的关系进行建模，但由于电池工作过程中的非线性特性和复杂性，传统方法往往难以获得较高的准确度。
近年来，深度学习在估计问题领域取得了显著的进展，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。CNN可以有效提取时空特征，而RNN可以捕捉时序信息。因此，结合CNN和RNN的混合网络在时序数据处理任务中具有优势。
本文提出了一种基于CNN-BILSTM混合网络的锂离子电池荷电状态估计方法。首先，使用CNN提取电池电流和电压的时序特征。然后，我们使用双向长短时记忆网络（BILSTM）融合时序信息，进一步提高估计的准确性。最后，通过实验验证了该方法在不同电池数据集上的性能。
2.方法
2.1数据预处理
为了进行荷电状态估计，需要采集电池的电流和电压数据。我们首先对这些数据进行预处理，包括去除异常值、归一化等。
2.2CNN特征提取
卷积神经网络（CNN）可以有效提取输入数据的空间特征。在本文中，我们使用CNN来学习电池电流和电压的时序特征。具体而言，我们使用多个卷积层和池化层构建CNN模型，并通过训练将电流和电压的时序特征映射到高维空间。
2.3BILSTM融合时序信息
双向长短时记忆网络（BILSTM）是一种循环神经网络（RNN），可以捕捉时序信息。在CNN提取特征之后，我们使用BILSTM来融合时序信息。通过双向传递信息，BILSTM可以有效地捕捉电池数据中的长期依赖关系，提高估计的准确性。
2.4SOC估计
最后，我们使用全连接层将BILSTM输出的时序特征映射到荷电状态（SOC）空间。为了提高估计的准确性，我们使用多个全连接层进行估计，并通过训练优化模型的参数。
3.实验结果
我们在不同电池数据集上进行了实验，评估了所提出方法的性能。实验结果表明，基于CNN-BILSTM混合网络的荷电状态估计方法相比于传统方法具有更高的准确度和鲁棒性。此外，该方法还能够处理不同电池数据集的特征差异，具有较好的泛化能力。
4.结论
本文提出了一种基于CNN-BILSTM混合网络的锂离子电池荷电状态估计方法。通过结合CNN和BILSTM的优势，该方法提高了荷电状态估计的准确度和鲁棒性。实验结果表明，所提出的方法在不同电池数据集上具有较高的准确度和泛化能力，可应用于锂离子电池的荷电状态估计。
参考文献：
[1]LvH,ZhangX.Short-TermForecastingModelofLithium-IonBatteryStateofChargeBasedonBidirectionalLongShort-TermMemoryNetwork[J].Complexity,2020.