基于神经网络的动力电池SOC研究

摘要：

利用神经网络进行了动力电池荷电状态(soC)预测研究.在分析磷酸铁锂电池充放电机理的基础上,采用levenberg-marquardt(LM)算法建立了动力电池的BP(back propagation)神经网络模型,并进行了电池SOC值的预测.结果表明,基于神经网络的电池SOC预测方法具有较高的精度,可用来预测磷酸铁锂电池的SOC值.

关键词：动力电池、荷电状态(SOC)、神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TM912

资助基金：国家自然科学基金61272345,61105118;国家重点基础研究发展计划2014CB744600;国家国际科技合作专项2013DFA32180资助的课题

在线出版日期：2017-03-07（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：2415-2416,2438