融合MHSA的锂电池SOC估计

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摘 要：提出在长短期记忆网络（LSTM）基础上融合多头自注意力机制（LSTM-MHSA）的方法估计动力电池荷电状态（SOC），将动力电池的电流、电压和温度作为LSTM模型输入，通过带有记忆功能的门控单元选择和遗忘历史数据特征；LSTM处理长序列数据会将所有数据特征同等对待，不能对SOC影响较大的数据特征有效表示，MHSA单元根据数据特性确定特征关注的焦点，提升模型在时序数据中全局和局部的特征提取能力，改进LSTM在对历史数据特征关注度不足和提高模型估计精度；最后在公开数据集上通过对比和泛化实验。（剩余18024字）

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