不同温度与工况的放电曲线与内阻曲线-Toy模板网

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在电动汽车中，机器学习被广泛应用于许多领域，包括电池状态估计。电池的状态 of charge (SOC) 是电池中可用能量的百分比。准确估计SOC对于优化电池性能、延长电池寿命和维护安全性至关重要。然而，SOC估计是一个复杂的任务，因为电池的化学反应和老化会影响电池的性能。

深度学习是一种强大的机器学习方法，可以处理大量的非线性数据。对于电动汽车电池SOC估计，可以使用深度神经网络（DNN）来训练模型。训练数据可以是电池的各种参数，如电压、电流和温度。在测试阶段，新收集的数据输入到已训练的DNN中，以预测电池的SOC。

1、不同工况，SOC与OCV 曲线

相同温度下（293K），SOC与OCV 曲线
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