一种改进T-S模糊神经网络估计锂电池SOC的方法

摘要：

针对传统模糊神经网络估计锂电池荷电状态(SOC)方法精度低、收敛速度慢的问题,采用模糊规则优化算法对神经网络的结构进行优化,加快了网络的收敛速度.通过分析锂电池实际使用工况,将影响电池当前容量的两个参数,即循环次数与循环之间的静置时间,与电池电压、电流、温度统一作为影响SOC估计精度的因子.MATLAB仿真结果表明,改进后的模糊神经网络算法的精度和收敛速度较传统的模糊神经网络算法更优.

关键词：T-S模型、模糊神经网络、锂电池、荷电状态估计、容量衰减

所属期刊栏目：44

分类号：TM912.9

资助基金：中国科学院战略性先导科技专项C类XDC02070800

在线出版日期：2020-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1270-1273