利用人工神经网络预测电池SOC的研究

• 作者: 于卿 吴锋 王国庆 陈实 齐智
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 混合动力车 电池 荷电状态(SOC) 人工神经网络(ANN) 多元函数预测
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 325-328
• 页数: 4页
• 分类号: TM911
• 字数: 2935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2005.05.015

摘要

能源和环境与人类社会的生存和发展密切相关,能源短缺和环保的要求推动了混合动力车的发展.电池是混合动力车的动力源之一,准确和可靠地获得电池荷电状态(State ofcharge,SOC)是电池管理系统的主要任务之一.在总结现有SOC预测方法的基础上,尝试使用人工神经网络的方法预测动力电池SOC.结果表明人工神经网络对多变量的非线性系统非常有效.另外,不同的数据样本对训练效果存在影响,试验表明用处理后的数据进行预测的结果明显较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈实	北京理工大学化工与环境学院	119	1195	18.0	29.0
2	吴锋	北京理工大学化工与环境学院	314	2945	25.0	39.0
3	王国庆	北京理工大学化工与环境学院	49	650	13.0	24.0
4	齐智	北京理工大学化工与环境学院	5	108	5.0	5.0
5	于卿	北京理工大学化工与环境学院	3	69	2.0	3.0