锌溴液流电池soc浓度监测算法

人工智能 智能硬件 案例ID:245123
1D
1 年经验· 中国科学院沈阳自动化研究所
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案例介绍

通过充电段进行ekf安时积分法,放电段采用lstm短长期神经网络发,并且通过噪声,鲁棒性来进行回归计算和调控,预测出平滑合理的soc曲线,接近真实的电堆soc数据,误差低于0.8%。

锌溴液流电池soc浓度监测算法

人工智能 · 智能硬件 案例ID:245123
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作者: 1D - 1年经验- 中国科学院沈阳自动化研究所

案例介绍

通过充电段进行ekf安时积分法,放电段采用lstm短长期神经网络发,并且通过噪声,鲁棒性来进行回归计算和调控,预测出平滑合理的soc曲线,接近真实的电堆soc数据,误差低于0.8%。

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