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基于动态工况实测数据图像和深度学习的锂电池容量估计方法

毕贵红 黄泽 谢旭 张文英 骆钊

高电压技术2024，Vol.50Issue(4)：P.1488-1498,I0031-I0033,14.
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高电压技术2024，Vol.50Issue(4)：P.1488-1498,I0031-I0033,14.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20221904

基于动态工况实测数据图像和深度学习的锂电池容量估计方法

毕贵红 1黄泽 1谢旭 2张文英 1骆钊1

作者信息

  • 1. 昆明理工大学电力工程学院,昆明650500
  • 2. 华能澜沧江水电股份有限公司糯扎渡水电厂,普洱665000
  • 折叠

摘要

关键词

锂离子电池/动态条件/健康状态/深度学习/残差网络/门控循环单元循环神经网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

毕贵红,黄泽,谢旭,张文英,骆钊..基于动态工况实测数据图像和深度学习的锂电池容量估计方法[J].高电压技术,2024,50(4):P.1488-1498,I0031-I0033,14.

基金项目

国家自然科学基金(51907084)。 （51907084）

高电压技术

OA北大核心CSTPCD

1003-6520

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