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基于学习率优化的深度全卷积网络锂离子电池SOC估计
SOC Estimation of Li-ion Batteries With Learning Rate-Optimized Deep Fully Convolutional Network
M. A. Hannan · D. N. T. How · M. S. Hossain Lipu · Pin Jern Ker 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年7月
本文提出了一种深度全卷积网络（DFCN）模型，直接利用电压、电流和温度数据估计锂离子电池的荷电状态（SOC）。通过引入学习率优化策略，该模型在恒定及变温环境下均表现出优异的SOC估计精度，为电池管理系统提供了高效的算法支撑。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）具有极高价值。SOC估计的精度直接决定了储能系统的可用容量和安全性。通过引入深度全卷积网络（DFCN）及学习率优化策略，可显著提升BMS在复杂工况（如变温、动态充放电）下的SOC估算准确度，从而优化电池均衡策略，...