基于置信规则库的锂电池SOC估计

• 作者: 刘强 吕延卓 唐希浪 李剑峰 王联科 肖明清
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 锂电池 电池荷电状态估计 置信规则库
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 军用航空
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: TM912
• 字数: 6193字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2019.04.006

摘要

电池荷电状态(SOC)的准确估计在电池广泛应用的背景下日益重要,但是构建精确的物理模型十分困难,使用纯粹的数据驱动方法又容易因为电池个体差异性出现过拟合问题.针对这些问题,提出基于置信规则库(BRB)的方法对锂电池SOC的进行估计.该方法既允许专家通过经验知识克服数据驱动方法的过拟合问题,又能通过参数训练克服专家知识的不准确性.以某型磷酸铁锂(LiFePO4)电池为例,对提出的方法进行了验证,并将其与神经网络进行了对比.结果表明,该方法估计SOC具有较高的精度,估计误差不超过10％,且可以克服传统神经网络方法存在的过拟合问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖明清	空军工程大学航空工程学院	222	1568	18.0	30.0
2	刘强	空军工程大学研究生院	32	112	6.0	9.0
3	唐希浪	空军工程大学研究生院	15	38	3.0	5.0
4	李剑峰	空军工程大学研究生院	9	8	2.0	2.0
5	吕延卓	空军工程大学研究生院	2	0	0.0	0.0
6	王联科	空军工程大学航空工程学院	1	0	0.0	0.0