基于在线LS-SVM的动力电池SOC估算方法研究

• 作者: 伍锡如 党选举 姜辉 张向文 言理
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车 动力电池 荷电状态 在线LS-SVM
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 752-756
• 页数: 5页
• 分类号: TM912
• 字数: 2900字
• 语种: 中文

摘要

荷电状态(SOC)是描述动力电池状态的重要参数之一,提高SOC估计的准确性对电动汽车电池管理系统的研究至关重要.提出一种改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM),动态地调整模型参数,对电池的开路电压(OCV)进行在线实时估计;通过SOC与OCV的关系确定初值,采用安时积分法估算SOC;并利用OCV的偏差信息对电池SOC进行修正,有效地补偿拟合误差和安时积分法产生的累计误差.仿真实验结果表明,在线LS-SVM算法能准确地逼近实际SOC值,平均绝对误差为1.279 3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党选举	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	88	730	14.0	23.0
2	张向文	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	74	483	12.0	16.0
3	姜辉	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	31	148	6.0	11.0
4	伍锡如	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	39	172	6.0	12.0
5	言理	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	1	6	1.0	1.0