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摘要
针对储能系统电池容量实时预测中存在的电池新旧程度不一，放电倍率、采样间隔多样等多元化问题，提出了一种全新的基于安时残差连接的长短时记忆网络。通过进行多通道传感信号的特征变换，使其更适用于多元化电池放电的实时剩余容量预测。所提方法相比于常见基线方法误差降低了11.8%，并且在多倍率测试下方差较小，具有更高的鲁棒性。
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针对储能系统电池容量实时预测中存在的电池新旧程度不一，放电倍率、采样间隔多样等多元化问题，提出了一种全新的基于安时残差连接的长短时记忆网络。通过进行多通道传感信号的特征变换，使其更适用于多元化电池放电的实时剩余容量预测。所提方法相比于常见基线方法误差降低了11.8%，并且在多倍率测试下方差较小，具有更高的鲁棒性。
