一种基于模型融合的锂电池荷电状态预测方法及装置

本发明公开了一种基于模型融合的锂电池荷电状态预测方法及装置，获取锂电池数据集，并进行处理与数据划分；建立锂电池二阶Thevenin等效电路模型，对能量谷优化算法EVO进行改进；将等效电路数学形式与改进的能量谷优化算法IEVO结合，计算各待求参数，完成等效电路模型的参数辨识，得到完整的锂电池二阶Thevenin等效电路模型；利用安时积分法计算得到锂电池的预测数据；将预处理过的稳定的锂电池数据集输入到深度学习模型中进行训练，而得到对应的锂电池预测数据；将得到的两种模型的锂电池SOC输出数据，通过熵权法方法进行数据融合，得到融合后最终的锂电池SOC状态。本发明相较于现有的锂电池荷电状态预测具有更高的准确性和稳定性，实现更精准的锂电池荷电状态预测。

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