基于BP神经网络的电池SOC估算

摘要：

针对传统动力电池的SOC估计方法的不足,通过编写Matlab程序建立了基于Levenberg-Marquardt (LM)算法的BP神经网络,对其进行了训练及检验.用所建神经网络模型对电池剩余电量进行预测,最大误差小于0.1％.结果满足精度要求,从而验证了所建BP神经网络能够有效地预测蓄电池电压、电流、温度和SOC之间的映射关系.对提高动力电池的能量效率,延长电池的使用寿命具有重要意义.实验表明,此方法提高了电池SOC计算的精度,达到了井下移动救生舱的应用要求.

关键词：电池、BP神经网络、SOC、MATLAB

所属期刊栏目：37

分类号：TM912

资助基金：教育部科学技术研究重大项目基金311021

在线出版日期：2013-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1539-1541