改进安时法结合神经网络估算锂离子电池SOC

• 作者: 任晓明 吴海东 那伟 黄超
• 来源期刊: 电池
• 学科: 工学
• 关键词: 荷电状态(SOC) 电池组管理系统 改进安时(AH)算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 科研论文
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 分类号: TM912.9
• 字数: 2421字
• 语种: 中文

摘要

采用BP神经网络对库仑效率进行训练并预测,将预测得到的库仑效率代入改进安时(AH)算法,再基于MotoHawk 进行设计,应用于地铁应急牵引电池组管理系统.以952国产A车为试验对象,结合实际运行情况对荷电状态(SOC)进行估算和分析.试验结果表明,所采用的方法比传统AH法估算精度误差提高4.9％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	那伟		4	28	3.0	4.0
2	任晓明	上海电机学院电气学院	34	85	5.0	8.0
3	吴海东	上海电机学院电气学院	6	29	3.0	5.0
4	黄超	上海电机学院电气学院	3	23	2.0	3.0