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会员 基于Informer神经网络的锂离子电池过充失效预警
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  • 作者:
    侯晋康  , 崔纳新  , 宋晨曦  
  • 页数:
    4
  • 页码:
    1417 - 1420
  • 资源:
  • 文件大小:
    0.56M
摘要
电动汽车的锂离子电池由于电池管理系统故障或电池组的不一致性,常常会发生过充而导致严重的安全隐患。因此,有效的过充预警方法对于确保电池的安全运行至关重要。 本文介绍了一种基于Informer神经网络的锂离子电池过充预警方法,通过预测电池过充电过程中内阻的变化实现实时预警。本研究在不同温度和充电倍率下进行了过充实验,收集的实验数据用于Informer模型的参数训练,模型的预测性能在不同的预测长度下进行了评估。结果表明,该方法能够有效地提供电池过充的早期预警信息。
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