不同工况对锂离子电池SOC预估精度的影响

• 作者: 李文海 陈勇 马俊 龚国庆
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 动力电池 SOC 神经网络 分工况
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 2335-2338
• 页数: 4页
• 分类号: TM912
• 字数: 2803字
• 语种: 中文

摘要

电动汽车在城市工况运行时伴有频繁加速,制动等复杂工况,导致动力电池工作环境恶劣,电池SOC变化较大.精确的电池SOC预估可以防止电池因过充或过放电造成的不可逆损失.为明确行驶工况对电动汽车SOC的预估精度的影响,采用ZHCH558蓄电池在线监测系统获取电动汽车在城市工况下的电池各性能参数,并根据工况不同处理数据,通过Matlab编写程序建立BP神经网络模型并将处理后的数据作为输入和输出,结果表明BP神经网络可以精确地预测电池的SOC,且在匀速工况下精度最高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马俊	北京信息科技大学北京电动车辆协同创新中心	4	13	3.0	3.0
2	陈勇	北京信息科技大学北京电动车辆协同创新中心	86	167	6.0	9.0
3	龚国庆	北京信息科技大学北京电动车辆协同创新中心	26	45	5.0	5.0
4	李文海	北京信息科技大学北京电动车辆协同创新中心	5	11	2.0	3.0