A novel battery SOC estimation method based on random search optimized LSTM neural network

人工神经网络 电池(电) 估计 计算机科学 人工智能 机器学习 工程类 功率(物理) 物理 系统工程 量子力学
作者
Xuqing Chai,Shihao Li,Fengwei Liang
出处
期刊:Energy [Elsevier BV]
卷期号:306: 132583-132583 被引量:29
标识
DOI:10.1016/j.energy.2024.132583
摘要

Battery state of charge (SOC) estimation is crucial for assessing electric vehicle safety and evaluating the remaining driving range. Owing to the complexity, variability of operating conditions, and the highly nonlinear internal mechanisms of batteries, accurate SOC estimation remains a focal point of current research. Therefore, this paper proposes a random search optimization-based Long Short-Term Memory (RS-LSTM) neural network for precise SOC estimation. The paper firstly uses the CALCE dataset, extracting discharge capacity and discharge energy as critical features from six battery parameters by employing the random forest algorithm. The Look-back, Epoch, Batch size, and Learning rate parameters in the LSTM neural network optimized by random search algorithm. The study result reveals optimal settings (Look back: 45, Epoch: 177, Batch size: 64, Learning rate: 0.0026) achieving superior estimation accuracy, evidenced by mean average error(MAE) and root mean square error(RMSE)of 0.221 % and 0.262 %, respectively. Furthermore, the method's superiority, effectiveness, robustness, and applicability were verified by conducting tests across various estimation methods, various SOC estimation intervals, various temperature conditions, the addition of Gaussian noise, and tests on experimental and real-world vehicle data. The research process demonstrates that the proposed method has superior precision and indicates promising potential for future applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
黑闷蛋完成签到,获得积分10
1秒前
天真笑白发布了新的文献求助10
1秒前
泶1完成签到,获得积分10
1秒前
SYLH应助小蚊子采纳,获得10
1秒前
。。。完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
方方发布了新的文献求助10
2秒前
搜集达人应助beikou采纳,获得10
2秒前
风趣安青发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
3秒前
公子扶腰完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
乐乐应助carrie采纳,获得10
4秒前
ding应助萤火采纳,获得10
4秒前
tutt完成签到,获得积分20
5秒前
5秒前
沐风发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
科研通AI2S应助molotov采纳,获得20
7秒前
在水一方应助molotov采纳,获得10
7秒前
7秒前
Ava应助结实的半双采纳,获得10
7秒前
梧桐完成签到,获得积分10
7秒前
CipherSage应助jingdaitianxiang采纳,获得10
8秒前
8秒前
逃之姚姚完成签到 ,获得积分10
8秒前
bluekids完成签到,获得积分10
8秒前
单薄的半鬼应助石敢当采纳,获得10
9秒前
yimi发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
牧羊人发布了新的文献求助10
9秒前
ll完成签到,获得积分10
9秒前
发嗲的高跟鞋完成签到 ,获得积分10
10秒前
斯文芷荷发布了新的文献求助10
10秒前
zcj发布了新的文献求助10
10秒前
老十七应助张佳明采纳,获得10
10秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969398
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514239
关于积分的说明 11173064
捐赠科研通 3249531
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794934
邀请新用户注册赠送积分活动 875501
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804827