基于跨模型协同优化的电池SOC闭环预测方法及系统

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基于跨模型协同优化的电池SOC闭环预测方法及系统
申请号:CN202510458728
申请日期:2025-04-14
公开号:CN119989284A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于跨模型协同优化的电池SOC闭环预测方法及系统,系统采用数据生成模块、双通道预测模块、动态修正模块和优化控制模块,数据生成模块用于基于WGAN‑GP网络,利用WGAN‑GP生成器生成扩充电池数据;双通道预测模块用于依据Transformer‑LSTM神经网络,构建SOC预测模型;动态修正模块用于当SOC预测值中的预测误差大于预设的误差阈值时,则激活LSSVR补偿机制;优化控制模块用于设计增强鲸鱼优化算法,通过参数关联矩阵建立三级优化空间联动机制,形成生成‑预测‑反馈闭环系统。本发明提出的三级协同优化机制对提升小样本场景下SOC预测精度起着关键作用。
技术关键词
LSTM神经网络 预测系统 鲸鱼优化算法 闭环 控制模块 扩充电池 预测误差 参数 EKF算法 充放电数据 动态 注意力 时序预测模型 指标 等效电路模型 复杂度 高斯核函数