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申请/专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局;暨南大学
摘要：本申请公开了一种基于EEMD‑GRU的电池温度预测方法、装置、介质，方法包括基于EEMD算法分解电池温升数据得到残余信号和重组信号；基于第一SOC‑OCV曲线、第一熵热系数、第一充放电电流值、第一电压值、第一荷电状态、第一产热量、电池温升数据、残余信号、重组信号训练GRU神经网络得到电池温度预测模型；将由第二SOC‑OCV曲线、第二熵热系数、第二充放电电流值、第二电压值计算到的第二待测电池的第二荷电状态、第二产热量，以及第二充放电电流值、第二电压值输入电池温度预测模型得到目标温度预测结果。本申请结合EEMD算法和GRU模型预测电池温度，降低计算复杂度、噪声对预测结果的影响，保障预测精度。
主权项：1.一种基于EEMD-GRU的电池温度预测方法，其特征在于，包括：获取各个第一待测电池对应的第一SOC-OCV曲线、第一熵热系数、第一充放电电流值、第一电压值、第一荷电状态、第一产热量和电池温升数据；通过预设的EEMD算法分解各个所述电池温升数据，得到目标IMF分量和残余信号，并对全部的所述目标IMF分量进行叠加得到重组信号；基于全部的所述第一SOC-OCV曲线、所述第一熵热系数、所述第一充放电电流值、所述第一电压值、所述第一荷电状态、所述第一产热量、所述电池温升数据、所述残余信号和所述重组信号训练预设的GRU神经网络，得到电池温度预测模型；获取第二待测电池对应的第二SOC-OCV曲线、第二熵热系数、第二充放电电流值和第二电压值，并根据所述第二SOC-OCV曲线、所述第二熵热系数、所述第二充放电电流值和所述第二电压值计算出所述第二待测电池对应的第二荷电状态和第二产热量，其中，所述第二待测电池与全部的所述第一待测电池互不相同；将所述第二充放电电流值、所述第二电压值、所述第二荷电状态和所述第二产热量输入至所述电池温度预测模型，得到目标温度预测结果。
全文数据：
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百度查询： 广东电网有限责任公司广州供电局 暨南大学 基于EEMD-GRU的电池温度预测方法、装置、介质
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