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基于多时间尺度建模自动特征提取和通道注意力机制的锂离子电池健康状态估计

柯学 洪华伟 郑鹏 李智诚 范培潇 杨军 郭宇铮 蒯春光

储能科学与技术2024，Vol.13Issue(9)：P.3059-3071,13.
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储能科学与技术2024，Vol.13Issue(9)：P.3059-3071,13.DOI:10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0627

基于多时间尺度建模自动特征提取和通道注意力机制的锂离子电池健康状态估计

柯学 1洪华伟 2郑鹏 3李智诚 4范培潇 1杨军 1郭宇铮 1蒯春光1

作者信息

  • 1. 武汉大学电气与自动化学院,湖北武汉430072
  • 2. 国家电网福建省电力有限公司营销服务中心,福建福州350001
  • 3. 国家电网福建省电力有限公司,福建福州350001
  • 4. 国家电网福建省电力有限公司电力科学研究院,福建福州350007
  • 折叠

摘要

关键词

锂离子电池/健康状态/卷积神经网络/注意力机制/时间序列

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

柯学,洪华伟,郑鹏,李智诚,范培潇,杨军,郭宇铮,蒯春光..基于多时间尺度建模自动特征提取和通道注意力机制的锂离子电池健康状态估计[J].储能科学与技术,2024,13(9):P.3059-3071,13.

基金项目

国家电网公司总部科技项目(5108-202218280A-2-148-XG)。 （5108-202218280A-2-148-XG）

储能科学与技术

OA北大核心CSTPCD

2095-4239

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