基于PSO-BP的电动汽车锂离子电池SOC估算

• 作者: 朱芳欣 窦汝振 赵钢
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: PSO-BP神经网络 电动汽车 锂离子电池 荷电状态
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 1318-1320
• 页数: 3页
• 分类号: TM912
• 字数: 1709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2018.09.019

摘要

针对BP神经网络算法对电动汽车锂离子电池荷电状态(SOC)估算的缺陷,提出粒子群(PSO)优化BP神经网络的方法,采用温度、电压、电流、充放电信率作为PSO-BP神经网络的输入向量,以SOC作为输出向量,进行网络学习和训练,并不断进行神经网络权值、闻值的调整优化.在Matlab中进行仿真验证,实验结果表明BP神经网络算法和PSO-BP神经网络算法均可以使误差减小,但是使用PSO-BP神经网络算法估算SOC效果更优、误差更小、收敛性更佳,可将误差减小到4％以内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	窦汝振		27	546	9.0	23.0
2	赵钢	天津理工大学天津市复杂控制理论与应用重点实验室	32	260	9.0	14.0
3	朱芳欣	天津理工大学天津市复杂控制理论与应用重点实验室	1	9	1.0	1.0