基于BP人工神经网络的动力电池SOC估算方法

• 作者: 李晓杰 杜文杰 秦晋 苏振浩 韩宁
• 来源期刊: 储能科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 动力电池 等效电路 数据修正 神经网络模型 SOC估算
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 868-873
• 页数: 6页
• 分类号: TK9
• 字数: 3952字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12028/j.issn.2095-4239.2019.0027

摘要

电池剩余电量(SOC)的估算是电池管理系统中的关键技术之一,在众多估算方法中,神经网络在估算的准确性及鲁棒性上具有明显优势.庞大的数据量是获得SOC精确值的重要因素.针对以上问题,研究提出了基于BP人工神经网络的动力电池SOC估算方法,以某型号整包电池作为实验对象,通过对电池电压、电流、内阻及温度的数据采集,获得海量数据.建立电池的等效电路模型,考虑电池极化、充放电倍率及温度的影响对初始数据进行修正.基于MATLAB平台建立BP人工神经网络模型,数据修正后用于网络模型的训练,并验证了模型的可行性.将模型用于实验数据的预测,通过函数拟合实现了SOC的估算.最后,通过对比SOC的预测值与实际测量值,最终证明建立的人工神经网络模型对SOC估算的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓杰	中北大学能源动力工程学院	17	79	6.0	8.0
2	秦晋	中北大学机械工程学院	4	20	2.0	4.0
3	韩宁	中北大学能源动力工程学院	7	20	2.0	4.0
4	苏振浩	中北大学能源动力工程学院	2	13	1.0	2.0
5	杜文杰	中北大学能源动力工程学院	1	12	1.0	1.0