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基于机器学习的锂离子电池荷电状态多步预测

于秋月 刘江岩 何林 张青 谢翌 李夔宁

汽车工程学报2023，Vol.13Issue(4)：586-596,11.
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汽车工程学报2023，Vol.13Issue(4)：586-596,11.DOI:10.3969/j.issn.2095‒1469.2023.04.15

基于机器学习的锂离子电池荷电状态多步预测

Multi-Step Ahead Forecasting of Lithium-Ion Battery State of Charge Based on Machine Learning

于秋月 1刘江岩 1何林 1张青 1谢翌 2李夔宁1

作者信息

  • 1. 重庆大学 低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室,重庆 400044||重庆大学 能源与动力工程学院,重庆 400044
  • 2. 重庆大学 机械与运载工程学院,重庆 400044
  • 折叠

摘要

关键词

锂离子电池/荷电状态/机器学习/多步预测

Key words

lithium-ion battery/state of charge/machine learning/multi-step ahead forecasting

分类

动力与电气工程

引用本文复制引用

于秋月,刘江岩,何林,张青,谢翌,李夔宁..基于机器学习的锂离子电池荷电状态多步预测[J].汽车工程学报,2023,13(4):586-596,11.

基金项目

重庆市自然科学基金面上项目(cstc2019jcyj-msxmX0537) （cstc2019jcyj-msxmX0537）

汽车工程学报

OACSTPCD

2095-1469

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