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申请/专利权人：齐齐哈尔大学
摘要：本发明提出一种锂电池SOC估算方法，该方法结合了三角行走策略优化后的沙猫群算法和带有注意力机制的GRU神经网络。该方法步骤如下：采集锂电池SOC数据；以电压和电流数据作为输入特征，锂电池SOC作为输出,搭建GRU‑Attention网络模型，使用三角行走策略改进沙猫群算法的捕猎阶段，提高沙猫群算法的局部搜索能力；以MAE和RMSE作为适应度函数，一二层GRU网络神经元数目、学习率和批次作为沙猫的位置信息，使用改进后的沙猫群优化算法寻找GRU‑Attention网络的最优超参数；用寻找到的最优超参数改进TSCSO‑GRU‑Attention网络模型，对SOC进行估算。本发明提高了锂电池SOC估算的准确率。
主权项：1.一种基于TSCSO-GRU-Attention网络的锂电池SOC估算方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤一：对锂电池进行测量，得到其电压电流和SOC之间的数据；步骤二：用三角行走策略，改进沙猫群的捕猎阶段，增强其局部搜索能力，降低其陷入局部最优的可能；步骤三：使用三角游走策略优化后的沙猫群算法对ATGRU网络进行超参数寻优。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐齐哈尔大学 一种基于TSCSO-TSCSO-GRU-Attention网络的SOC估算方法
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