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申请/专利权人：重庆理工大学;重庆洁瑆环保科技有限公司

摘要：本发明涉及电池电量监测技术领域，公开了一种基于改进transformer的锂离子电池SOC估计方法，包括以下步骤：提取不同工况条件下电池数据集的电流、电压以及温度曲线，并进行异常值判断，得到最优的电流、电压以及温度曲线；利用安时积分法计算荷电状态，作为标签值；采用滑动窗口机制引入时序信息，计算电流与电压的平均值；将引入门控线性单元的双向长短期记忆网络引入transformer结构中，构建用于预测荷电状态的改进的transformer结构，并输入最优的电流、电压、温度曲线、荷电状态以及电流与电压的平均值进行训练，得到训练好的用于预测荷电状态的改进的transformer结构，从而用于预测荷电状态；该方法提高了荷电状态的预测精度，同时使输出更加平滑稳定。

主权项：1.一种基于改进transformer的锂离子电池SOC估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、提取不同工况条件下电池数据集的电流、电压以及温度曲线，并进行异常值判断，得到最优的电流、电压以及温度曲线；S2、根据步骤S1中得到的最优的电流、电压以及温度曲线，利用安时积分法计算荷电状态，并将计算的荷电状态作为标签数据；S3、根据步骤S1中得到的最优的电流、电压以及温度曲线，采用滑动窗口机制引入时序信息，计算电流与电压的平均值，将电流与电压的平均值作为慢时变信息；S4、在双向长短期记忆网络中引入门控线性单元，并将引入门控线性单元的双向长短期记忆网络引入transformer结构中，构建用于预测荷电状态的改进的transformer结构；S5、将步骤S1中得到的最优的电流、电压以及温度曲线、步骤S2中计算的荷电状态以及步骤S3中计算的电流与电压的平均值输入步骤S4中构建的用于预测荷电状态的改进的transformer结构中进行训练，得到训练好的用于预测荷电状态的改进的transformer结构；S6、将电流、电压、平均电流以及平均电压组成的输入序列输入步骤S5中训练好的用于预测荷电状态的改进的transformer结构进行荷电状态预测，得到预测的荷电状态。

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