基于ANN方法的锂离子电池放电容量预测

• 作者: 刘春燕 唐致远 王占良 薛建军
• 来源期刊: 电池
• 学科: 工学
• 关键词: 放电容量 锂离子电池 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 所属期刊栏目: 科研论文
• 页码范围: 69-71
• 页数: 3页
• 分类号: TM912.9
• 字数: 2411字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1579.2002.02.003

摘要

锂离子电池放电容量的预测和估计是电池管理系统中一个非常重要的内容.某一个状态下锂离子电池的放电容量是放电电流、电压、温度以及过去电池充放电的历史等参数的函数.运用ANN方法即人工神经网络方法,可逼近任何多输入输出参数函数的性能,预测不同放电电流和电压下锂离子电池放电容量的大小.结果表明,ANN方法具有足够的精度 ,可用来预测锂离子电池的放电容量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐致远	天津大学化工学院	248	3916	30.0	48.0
2	王占良	天津大学化工学院	22	334	12.0	18.0
3	薛建军	天津大学材料科学与工程学院	27	559	12.0	23.0
4	刘春燕	天津大学材料科学与工程学院	12	175	8.0	12.0