储能科学与技术2025，Vol.14Issue(3)：P.1258-1269,12.DOI:10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.1124
一种基于ICA-T特征和CNN-LA-BiLSTM的锂离子电池健康状态估计方法
摘要
关键词
锂离子电池/健康状态估计/卷积神经网络-局部注意力-双向长短期记忆神经网络/增量容量/Huber损失函数分类
动力与电气工程引用本文复制引用
张朝龙,陈阳,刘梦玲,张俣峰,华国庆,阴盼昐..一种基于ICA-T特征和CNN-LA-BiLSTM的锂离子电池健康状态估计方法[J].储能科学与技术,2025,14(3):P.1258-1269,12.基金项目
国家重点研发计划“智能电网技术与装备”专项(2023YFB2406900) （2023YFB2406900）
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