基于深度學(xué)習(xí)的新能源汽車動(dòng)力電池SOC預(yù)測(cè)模型優(yōu)化設(shè)計(jì)

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摘要：提出了一種基于改進(jìn)BP算法的CNN-GRU深度學(xué)習(xí)模型，旨在精確預(yù)測(cè)新能源汽車動(dòng)力電池的荷電狀態(tài)（SOC）。針對(duì)電池在不同工況下，尤其是考慮到南北方不同季節(jié)溫度差異和電池壽命衰退導(dǎo)致的內(nèi)阻增大問(wèn)題，該模型通過(guò)兩個(gè)階段以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的SOC估算。在第一階段，利用BP算法對(duì)電池的電壓、電流和溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，識(shí)別電池衰退過(guò)程中的等效內(nèi)阻，反映電池壽命的內(nèi)部衰減。（剩余6091字）