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
鹿港猫妖完成签到,获得积分20
2秒前
chen完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
阿湫发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
崔悦欣发布了新的文献求助10
4秒前
希望天下0贩的0应助kk子采纳,获得10
5秒前
丰富的不惜完成签到,获得积分10
7秒前
票子发布了新的文献求助10
7秒前
华仔应助魏莱采纳,获得10
7秒前
F123发布了新的文献求助10
8秒前
shen发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
苗觉觉完成签到,获得积分10
10秒前
帕金森完成签到,获得积分10
11秒前
活力的妙芙完成签到,获得积分10
11秒前
赘婿应助疯子魔煞采纳,获得10
12秒前
橙橙橙完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
你好CDY完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
万能图书馆应助希尔伯特采纳,获得10
13秒前
我是老大应助123采纳,获得10
14秒前
芒果小鹌鹑完成签到,获得积分10
15秒前
上官若男应助F123采纳,获得10
16秒前
Singularity应助邢文瑞采纳,获得10
17秒前
c123发布了新的文献求助10
18秒前
嘉嘉琦发布了新的文献求助10
19秒前
wanci应助QWDSA采纳,获得10
21秒前
21秒前
愉快静曼发布了新的文献求助10
24秒前
乐乐乐乐乐乐应助科学家采纳,获得10
25秒前
99完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
友好傲白完成签到,获得积分10
25秒前
FL完成签到 ,获得积分10
26秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
27秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 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 4038446
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576149
关于积分的说明 11374627
捐赠科研通 3305875
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819354
邀请新用户注册赠送积分活动 892680
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815048