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电荷状态（SOC）估计对于电动汽车（EV）的安全有效运行至关重要。这项工作提出了一个混合多层深神经网络（HMDNN）基于EV中的SOC估计方法。此HMDNN使用山瞪羚优化器（MGO）作为深神经网络的培训算法。我们的方法利用了EV电池的SOC与电压/当前测量值之间的固有关系，以实时准确估算SOC。我们在现实世界中电动汽车充电数据的大量数据集上评估了我们的方法，并与传统的SOC估计方法相比证明了其有效性。采用了四种不同的电动汽车电池数据集，这些电动汽车是动态压力测试（DST），北京动态压力测试（BJDST），联邦城市驾驶时间表（FUD）和高速公路驾驶时间表（US06），其温度不同的0 O C，25 O C，45 O C，45 O C，45 O C。比较是用基于Mayfly优化算法的DNN，基于粒子群优化的DNN和基于后传播的DNN进行的。所使用的评估指标是归一化的均方误差（NMSE），均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和相对误差（RE）。所提出的算法在所有数据集中平均达到0.1％NMSE和0.3％的RMSE，这验证了所提出模型的有效性能。结果表明，与现有方法相比，提出的基于神经网络的方法可以实现更高的准确性和更快的收敛性。这可以实现更有效的EV操作并改善电池寿命。
能量
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