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基于Transformer的电动汽车电池荷电状态估计模型
A Transformer-Based Model for State of Charge Estimation of Electric Vehicle Batteries
Metin Yılmaz · Eyüp Çinar · Ahmet Yazıcı · IEEE Access · 2025年1月
电池在电动汽车EV系统设备中发挥关键作用。这些应用的安全性和性能依赖准确的电池管理系统BMS来监测和优化电池性能。传统BMS系统因复杂化学过程和电池老化在充电预测过程中面临挑战，导致故障。完美传感器的缺失凸显外部因素特别是传感器噪声引起的测量问题的局限性。因此需要能解决现实世界电池充电预测问题的算法。本研究比较创新解决方案Transformer模型与传统长短期记忆LSTM、双向LSTM和支持向量回归SVR。本研究旨在使用NASA、BMW i3、斯坦福大学电池数据集和本研究收集的Musoshi品牌...
解读: 该Transformer模型SOC估计技术对阳光电源电池管理系统产品线有重要应用价值。阳光车载OBC和储能BMS需要高精度SOC估计来优化充电策略和电池保护。Transformer相比传统LSTM的性能优势值得阳光BMS算法借鉴。RMSE接近1的卓越精度可显著提升阳光BMS的SOC估计准确性。该技术...