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基于CNN-Bi-LSTM的锂离子电池健康状态估算

李凯 胡丽 宋婷婷

山东电力技术2023,Vol.50Issue(10):66-72,7.
山东电力技术2023,Vol.50Issue(10):66-72,7.DOI:10.20097/j.cnki.issn1007-9904.2023.10.009

基于CNN-Bi-LSTM的锂离子电池健康状态估算

Health State Estimation of Lithium-ion Batteries Based on CNN-Bi-LSTM

李凯 1胡丽 1宋婷婷1

作者信息

  • 1. 国网山东省电力公司潍坊供电公司,山东 潍坊 261014
  • 折叠

摘要

关键词

锂离子电池/健康状态/卷积神经网络/长短期记忆神经网络

Key words

lithium-ion battery/state of health/convolutional neural network/bi-directional long short-term memory

分类

动力与电气工程

引用本文复制引用

李凯,胡丽,宋婷婷..基于CNN-Bi-LSTM的锂离子电池健康状态估算[J].山东电力技术,2023,50(10):66-72,7.

基金项目

国网山东省电力公司科技项目"基于储能的低压配电台区优化设计与新能源多维度协同调控技术研究及应用"(520604220003). Science and Technology Project of State Grid Shandong Electric Power Company"Optimization design of low-voltage distribution substation based on energy storage and multi-dimensional collaborative control technology research and application of new energy"(520604220003). (520604220003)

山东电力技术

1007-9904

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