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卷积182 2020
202010线程电力、能源和电气工程国际会议(CPEEE 2020) |
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文章号 | 03007 | |
页数 | 7 | |
段内 | 能源和能源存储技术 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202018203007 | |
在线发布 | 2020年7月31日 |
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18203007(2020年)
组合机学习算法和增量能力分析
台湾公司Ltd.,No.260,DayeRd.Beitou磁盘,台北市112,台北
*对应作者 :John.lai@ul.com
开发一种新式机器学习算法增量分析识别不同温度和工作SOC范围下的电池循环条件电池循环由每种温度组合(-10-10---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------欧市C 25欧市C60欧市C)和SOC范围(0-10%、25-75%、90-100%、0-100%)达60等值周期排出数据转换成dq/dV-V曲线,并取其峰和山谷特征供机器学习受监督或不受监督机器学习算法(PCA和LDA)都应用到电池温度或SOC范围分类上。结果表明,不同温度下循环电池可分辨,而不论工作SOC范围分解60样本与培训集之比等于0.85时,剩余测试集显示识别精度为温度89%和工作SOC范围67%
必威西汉姆赞助作者版由EDPScience发布,2020
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