一种优化的电动汽车电池动态SOC参数测量方法

• 作者: 曾博文
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 动态优化神经网络 荷电估算 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 693-696
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

电池荷电状态(SOC)参数在并联式混合动力电动汽车(EV)的推进系统控制中是一个至关重要的参数,由于在电动汽车运行中SOC参数是无法测量的,提出了一种行驶状态下,电动汽车电池SOC参数计算方法;在电动汽车运动状态下,提取电池OCV、欧姆电阻、扩散效应、双层效应、时间常数等动态参数输入到神经网络模型,计算各个参数的动态权重,对电动汽车SOC 5个参数权重系数进行优化调整,调整后转换成一种可评估的开路电压参数,提供了一种基于电池评估参数—开路电压的可靠的SOC参数测量方法;Advisor仿真模车辆测试验证显示,这种方法具有较好的稳定性和适应性以及高计算效率和低成本的特点,与传统算法相比准确性提高了接近15％,具有极强的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾博文	广西经济管理干部学院计算机系	12	12	3.0	3.0