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基于神经网络模型的动力电池SOC估计研究

作者：蔡信,李波,汪宏华,聂亮日期：2015-03-11/span> 浏览：3328 查看PDF文档

基于神经网络模型的动力电池SOC估计研究

蔡信,李波,汪宏华,聂亮

(国网浙江省电力公司电动汽车服务分公司,浙江杭州 310007)

摘要：针对电动汽车动力电池荷电状态(SOC)的估计问题,对动力电池的荷电状态估计方法进行了研究。对电池荷电状态的影响因素进行了归纳,提出了基于反向传播神经网络(BP神经网络)的动力电池荷电状态估计方法。利用汽车仿真软件ADVISOR对电动汽车行驶典型的汽车测试工况进行了模拟,得到了电动汽车动力电池荷电状态与电池的充放电电流、温度之间的关系。对得到的训练样本数据进行了归一化处理,经过训练,得到基于BP神经网络的动力电池荷电状态估计模型。同样,利用ADVISOR软件得到的测试数据，对得到的神经网络模型进行了测试。研究结果表明,该模型的估计值和输出值之间的误差最大值为4%左右,模型的精度符合动力电池荷电状态估计的使用要求。

关键词：电动汽车;电池荷电状态;神经网络

中图分类号：TM911;TP24

文献标志码：A文章编号：1001-4551(2015)01-0128-05

本文引用格式：

蔡信,李波,汪宏华,等.基于神经网络模型的动力电池SOC估计研究［J］.机电工程，2015，32（1）：128-132.

CAI Xin, LI Bo, WANG Honghua, et al. Estimation of stateofcharge for electric vehicle power battery with neural network method［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2015,32(1):128-132.

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