摘要
针对新能源汽车锂电池储能容量预测中传统模型适应性差、单一深度学习模型对动态工况关键特征敏感性不足的问题,提出一种融合长短期记忆网络(LSTM)与注意力机制(Attention)的混合模型。基于CALCE三元锂电池数据集,在25℃下US06(高速)和FUDS(城市)工况进行验证。实验表明,该模型MAE(US06:1.44%,FUDS:1.28%)和RMSE(US06:2.12%,FUDS:1.67%)均显著优于LSTM、GRU等对比模型,误差分布均衡,在复杂动态工况下表现出高精度与强鲁棒性,为电池管理系统优化提供有效技术路径。
出处
《中国设备工程》
2025年第17期132-134,共3页
China Plant Engineering
