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西安交大教授找到更好的电池建模方法,让电池管理更精确

 电池储能观察

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近日,西安交通大学助理教授赵志斌团队将物理模型和深度神经网络加以结合,提出一种用于电池建模以及健康状况预测的“物理信息神经网络”(PINN,Physics-informed neural network)的 AI 算法,并将其用于电池建模、以及电池健康状况预测。

此外,通过结合其他三个来自不同电池制造商的数据集,他们针对 387 个电池的数据,在 310705 个样本上进行验证,由此得出的平均绝对百分比误差为 0.87%。

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