利用免疫进化网络的镍氢电池组荷电状态预测

• 作者: 曹秉刚 王军平 程博 韩琳
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 荷电状态 免疫进化 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 研究简讯
• 页码范围: 1384-1386
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987x.2007.11.030

摘要

针对电池组建模困难的情况,利用计算智能算法训练的前馈神经网络来预测荷电状态,选择电池组放电电流、最小单体电池电压和最小电压的导数,以及电池组平均温度作为神经网络的输入,荷电状态为网络的输出.在训练网络权值时,为了克服BP算法的缺陷,采用自适应并行免疫进化策略训练网络权值,在变功率运行工况下,通过对预测的和实际的荷电状态的比较,验证了所提出的神经网络预测精度可达到5%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹秉刚	西安交通大学机械工程学院	126	3089	27.0	51.0
2	王军平	西安交通大学机械工程学院	17	331	10.0	17.0
3	韩琳	西安工程大学理学院	6	45	4.0	6.0
4	程博	西安交通大学机械工程学院	27	162	9.0	11.0