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基于神经网络的动力电池SOC研究
  • ISSN号:1002-087X
  • 期刊名称:《电源技术》
  • 时间:0
  • 分类:TM912[电气工程—电力电子与电力传动]
  • 作者机构:[1]北京工业大学国际WIC研究院,北京100124, [2]前桥工业大学生命科学与信息工程系,前桥370816
  • 相关基金: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
中文摘要:

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。

英文摘要:

The state of charge (SOC) of dynamics battery for electric vehicle was estimated by neural network. Based on the electrochemical mechanism of dynamics batteries during charge and discharge, a back propagation (BP) neural network model was built up using Levenberg-Marquardt (LM). The neural network model was used to estimate SOC of dynamics battery. The results show that the neural network method is a quite accurate algorithm and can be used in estimation of SOC of dynamics batteries.

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期刊信息
  • 《电源技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:中国电子科技集团公司第十八研究所
  • 主编:黄永才
  • 地址:天津市西青海泰华科七路6号
  • 邮编:300384
  • 邮箱:cjps@tips.ac.cn
  • 电话:022-23959362
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-087X
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1126/TM
  • 邮发代号:6-28
  • 获奖情况:
  • 国家期刊提名奖,国家“双效”期刊,连续四届天津市优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11796