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基于IPSO-BP算法的电池荷电状态预测方法
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
|
李朝琳
钟艳如
开通知网号
为了提高动力电池荷电状态(SOC)预测的稳定性,提出一种结合改进的粒子群优化算法(IPSO)和反向传播神经网络(BP-NN)的方法。首先,使用pandas库对电池在长时间充放电过程中的电流、电压、功率以及充放电效率等数据进行预处理,包括数据清洗和mi...
机 构:
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;
领 域:
电力工业;
自动化技术;
关键词:
动力电池;
SOC;
粒子群算法;
能源;
数据驱动;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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