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基于DESSA-DESN和NCA的锂离子电池剩余寿命预测

李练兵朱乐景睿雄王兰超韩琪琪

储能科学与技术2023，Vol.12Issue(10)：3191-3202,12.

储能科学与技术2023，Vol.12Issue(10)：3191-3202,12.DOI:10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0398

基于DESSA-DESN和NCA的锂离子电池剩余寿命预测

Remaining useful life prediction of lithium-ion batteries based on the DESSA-DESN model and the NCA algorithm

李练兵 ¹朱乐 ²景睿雄 ²王兰超 ²韩琪琪³

作者信息

1. 河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津 300130||省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学),天津 300130
2. 河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津 300130
3. 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学),天津 300130
折叠

摘要

关键词

锂离子电池/剩余使用寿命/邻域成分分析/深度回声状态网络/混合差分进化-麻雀搜索算法

Key words

lithium ion batteries/remaining useful life/domain component analysis/deep echo state network/hybrid differential evolution-sparrow search algorithm

分类

动力与电气工程

引用本文复制引用

李练兵,朱乐,景睿雄,王兰超,韩琪琪..基于DESSA-DESN和NCA的锂离子电池剩余寿命预测[J].储能科学与技术,2023,12(10):3191-3202,12.

基金项目

河北省重点研发计划项目(20312102D). （20312102D）

储能科学与技术

OACSCDCSTPCD

ISSN：2095-4239

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