楼主: 南唐雨汐
252 0

[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元进行锂电池SOC估计(含模型描述及部分示例代码) [推广有奖]

  • 0关注
  • 1粉丝

已卖:106份资源

博士生

2%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0 级
论坛币
2196 个
通用积分
693.0955
学术水平
5 点
热心指数
5 点
信用等级
5 点
经验
1994 点
帖子
36
精华
0
在线时间
399 小时
注册时间
2025-8-7
最后登录
2026-9-30

楼主
南唐雨汐 在职认证  发表于 2026-5-15 17:28:54 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
MATLAB
实现基于
CNN-BiGRU
卷积神经网络结合双向门控循环单元进行锂电池
SOC估计的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面(含完整的程序,
GUI设计和代码详解)
锂离子电池已经成为新能源车辆、储能电站以及便携式电子设备的核心能源载体,其健康状态与能源利用效率直接影响整套系统的安全性、可靠性和经济性。电池管理系统(Battery Management System,BMS)是电池应用场景中的“大脑”,负责对电池状态进行监测与管理,而荷电状态(State of Charge,SOC)则是BMS中最关键的估计量之一。SOC可以粗略理解为电池当前剩余可用容量相对于额定容量的百分比,它与电量表读数有一定相似之处,但更加复杂和内涵丰富。SOC估计的精度高低直接影响续航里程预测、能量回收策略制定、过充过放保护阈值设定等多个关键环节,因此高精度、鲁棒性强、实时性好的SOC估计算法具有重要的工程应用价值。
在工程实践中,SOC无法直接通过简单的电压或电流测量获得,必须通过模型、算法和历史数据推断。传统方法 ...
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:matlab实现 MATLAB matla atlab 神经网络

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注cda
拉您进交流群
GMT+8, 2026-10-1 17:16