第07讲:时间序列预测及其在动力电池管理中的应用【AESA卢家欢】
发表时间:2020-07-16     阅读次数:


分享人卢家欢

现为北京理工大学AESA课题组在读博士生,主要研究方向为电动汽车动力电池耐久性管理与梯次利用,作为核心骨干或主要成员参与完成多个纵向及企业委托项目。(个人网页)


讲座摘要

讲座主要围绕时间序列及其预测问题展开,介绍了时间序列的基本概念、起源发展、特性要素与常见分类,分析了AR/MA/ARIMA/ARCH等经典时间序列预测方法的核心内涵与应用流程,讲述了以EMD为代表的时间序列分解预测方法,讲解了以LSTM-RNN为代表的深度网络预测方法,最后针对寿命预测和工况预测分享了电池管理中的实战应用过程,并介绍了Matlab相关工具箱的操作流程及详细代码,为时序预测、电池管理方面的学习入门提供参考。


相关文献

[1] Zhang Y, Xiong R, He H, et al. Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network for Remaining Useful Life Prediction of Lithium-Ion Batteries[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2018, 67(7): 5695-5705. (点击下载)

[2] Zhang Y, Xiong R, He H, et al. Remaining Useful Life Prediction With Box–Cox Transformation and Monte Carlo Simulation[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, 66(2): 1585 - 1597. (点击下载)

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[4] Xiong R. Battery Management Algorithm for Electric Vehicles[M]. Springer, 2020.

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[6] 熊瑞. 动力电池管理系统核心算法[M]. 北京:机械工业出版社,2018.


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