融合MHSA的鋰電池SOC估計(jì)

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摘 要：提出在長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）基礎(chǔ)上融合多頭自注意力機(jī)制（LSTM-MHSA）的方法估計(jì)動(dòng)力電池荷電狀態(tài)（SOC），將動(dòng)力電池的電流、電壓和溫度作為L(zhǎng)STM模型輸入，通過(guò)帶有記憶功能的門控單元選擇和遺忘歷史數(shù)據(jù)特征；LSTM處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)會(huì)將所有數(shù)據(jù)特征同等對(duì)待，不能對(duì)SOC影響較大的數(shù)據(jù)特征有效表示，MHSA單元根據(jù)數(shù)據(jù)特性確定特征關(guān)注的焦點(diǎn)，提升模型在時(shí)序數(shù)據(jù)中全局和局部的特征提取能力，改進(jìn)LSTM在對(duì)歷史數(shù)據(jù)特征關(guān)注度不足和提高模型估計(jì)精度；最后在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上通過(guò)對(duì)比和泛化實(shí)驗(yàn)。（剩余18024字）