基于BP神经网络的SOC估计及铅酸蓄电池特性

• 作者: 康留旺 汪贵平 赵轩 马建
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 铅酸蓄电池 充放电特性 神经网络 SOC 建模仿真
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 874-877
• 页数: 4页
• 分类号: TM912
• 字数: 3063字
• 语种: 中文

摘要

蓄电池特性是影响电动汽车充电时间和续驶里程的主要因素,针对应用较普遍的铅酸蓄电池展开研究具有重要意义.基于阻容等效电路建立了铅酸蓄电池充放电模型,通过不同倍率的充放电实验获得了模型参数与电池荷电状态(SOC)的关系式.采用BP型神经网络模型对铅酸蓄电池SOC进行估计,在Matlab环境下基于SOC神经网络模型对铅酸蓄电池充放电过程进行仿真研究.仿真结果表明铅酸蓄电池模型可以真实地模拟充放电特性,仿真结果与实验结果的平均误差为2.5％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马建	长安大学汽车学院	96	978	20.0	27.0
2	汪贵平	长安大学电子与控制工程学院	80	417	11.0	18.0
3	赵轩	长安大学汽车学院	50	285	11.0	15.0
4	康留旺	长安大学汽车学院	8	67	4.0	8.0