A self-attention-based CNN-Bi-LSTM model for accurate state-of-charge estimation of lithium-ion batteries

Zeinab Sherkatghanad, Amin Ghazanfari, Vladimir Makarenkov

Article de revue (2024)

Accéder à ce document
Lien externe
Libre accès au texte intégral chez l'éditeur officiel
Voir chez l'éditeur officiel
Département:
Département de génie électrique
Adresse URL de PolyPublie:
https://publications.polymtl.ca/58059/
Titre de la revue :
Journal of Energy Storage ( vol. 88 )
Maison d'édition:
Elsevier
DOI:
10.1016/j.est.2024.111524
URL officielle:
https://doi.org/10.1016/j.est.2024.111524
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:58059
ORCID
Date du dépôt:
30 avr. 2024 12:41
Dernière modification:
14 oct. 2026 14:18
Citer en APA 7:
Sherkatghanad, Z., Ghazanfari, A., & Makarenkov, V. (2024). A self-attention-based CNN-Bi-LSTM model for accurate state-of-charge estimation of lithium-ion batteries. Journal of Energy Storage, 88, 111524 (10 pages). https://doi.org/10.1016/j.est.2024.111524

Statistiques

Dimensions

Actions réservées au personnel

Afficher document
Afficher document