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一种基于ISSA耦合DELM的锂离子电池健康状态预测方法

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本发明公开了一种基于ISSA耦合DELM的锂离子电池健康状态预测方法，该方法采用DELM网络预测电池SOH模块和ISSA优化DELM网络参数模块实现对电池SOH的预测，其中，DELM网络包括两个ELM‑AE结构。本申请将30％的优秀麻雀作为精英麻雀，通过求解这些麻雀的反向解，进一步扩大了SSA算法的搜索空间；并采用柯西‑高斯变异算子重新定位了最优麻雀的位置，使得整个种群尽可能移动到最优解附近，避免算法陷入局部最优；基于改进后的SSA算法求解DELM网络的最优隐含层权重和偏置，进一步提高DELM网络的预测精度；ISSA‑DELM锂离子电池SOH估计模型预测精度高，可用于随机放电条件下锂离子电池的健康状态精确预测。

著录项

公开/公告号CN113884936A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-04

原文格式PDF
申请/专利权人中北大学;
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申请/专利号CN202111311076.2
发明设计人贾建芳;温杰;元淑芳;史元浩;庞晓琼;刘豪;曾建潮;
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申请日2021-11-08
分类号G01R31/392(20190101);
代理机构14105 山西五维专利事务所(有限公司);
代理人雷立康
地址 030051 山西省太原市学院路3号
入库时间 2023-06-19 13:32:21

法律信息

法律状态公告日

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2023-08-18

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发明专利权授予

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