基于BP神经网络的锂电池组SOC估算

摘要：

电池荷电状态(SOC)的精确估计是电动车辆的核心技术之一,对影响电池荷电状态的因素进行分析归纳后,采用经典反向传播神经网络(BP神经网络)算法的动力电池SOC估计方法.利用高级车辆仿真软件ADVISOR对电动汽车典型行驶工况进行模拟,得到动力电池组电压、电流、平均温度和荷电状态数据,样本数据经归一化处理后导入神经网络模型中训练和测试,结果表明,该算法能有效提高SOC估算精度,具有较好的收敛性和鲁棒性,SOC估计误差范围能减小到4％以内,满足实际应用的需求.

关键词：动力电池组、SOC、估算算法、预测精度

所属期刊栏目：58

分类号：TM912;U469.72

在线出版日期：2020-03-31（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：105-107,112