采用迁移学习的小样本锂电池荷电状态估算方法 |
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引用本文: | 李龙,燕旭朦,张钰声,冯雅琳,胡红利,段羽洁,崔晨辉.采用迁移学习的小样本锂电池荷电状态估算方法[J].西安交通大学学报,2023(11):142-150. |
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作者姓名: | 李龙 燕旭朦 张钰声 冯雅琳 胡红利 段羽洁 崔晨辉 |
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作者单位: | 1. 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院;2. 西安交通大学电气工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(52177009); |
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摘 要: | 针对锂电池荷电状态(SOC)估算面临的大型数据集获取困难和训练速度慢的问题,结合深度学习和迁移学习提出一种小样本锂电池荷电状态估算方法。基于卷积-长短期记忆网络(CNN-LSTM)构建深度神经网络结构。在源域上采用K折交叉验证对NASA数据集进行划分,选取SOC估计性能最优的网络,利用目标域内具有多种工况和温度条件的Panasonic小样本数据进行迁移学习。为了提升方法的整体性能,分析了网络超参数对SOC估计结果的影响。实验结果表明:在相同的迭代次数下,该方法在不同的工况下可以较准确地实现小样本电池SOC估计,相较于非小样本迁移学习处理方法的均方根误差降低了47.29%。
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关 键 词: | 电池荷电状态 迁移学习 小样本训练 K折交叉验证 |
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