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基于健康特征参数的CNN-LSTM&GRU组合锂电池SOH估计

戴彦文 于艾清

储能科学与技术2022,Vol.11Issue(5):P.1641-1649,9.
储能科学与技术2022,Vol.11Issue(5):P.1641-1649,9.DOI:10.19799/j.cnki.2095-4239.2021.0623

基于健康特征参数的CNN-LSTM&GRU组合锂电池SOH估计

戴彦文 1于艾清1

作者信息

  • 1. 上海电力大学电气工程学院,上海200090
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摘要

关键词

锂离子电池/健康状态/健康特征/CNN-LSTM/GRU

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

戴彦文,于艾清..基于健康特征参数的CNN-LSTM&GRU组合锂电池SOH估计[J].储能科学与技术,2022,11(5):P.1641-1649,9.

基金项目

上海绿色能源并网工程技术研究中心项目(13DZ2251900)。 (13DZ2251900)

储能科学与技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

2095-4239

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