基于萤火虫神经网络的动力电池SOC估算

• 作者: 叶从进 吴华伟 张远进
• 来源期刊: 储能科学与技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 锂离子电池 荷电状态 萤火虫算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 575-579
• 页数: 5页
• 分类号: U469.722
• 字数: 3178字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12028/j.issn.2095-4239.2018.0230

摘要

针对BP神经网络算法对电动汽车电池荷电状态 (state of charge, SOC) 估算的缺陷, 提出一种基于萤火虫 (fireflyalgorithm, FA) 神经网络的SOC估算方法.以磷酸铁锂电池为测试对象, 在ARBIN公司生产的EVTS电动车动力电池测试系统装置上进行测试, 收集锂电池的各项性能参数.采用端电压和放电电流作为输入参数, SOC作为输出参数, 建立FA-BP神经网络模型, 用于估算锂离子电池充放电过程中的任一状态下的SOC.仿真实验结果表明, 与现有的BP神经网络估算方法相比, 基于FA-BP神经网络的锂电池SOC估算方法准确度高, 具备很好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴华伟	湖北文理学院纯电动汽车动力系统设计与测试湖北省重点实验室	24	52	2.0	6.0
5	张远进	湖北文理学院纯电动汽车动力系统设计与测试湖北省重点实验室	2	2	1.0	1.0
9	叶从进	湖北文理学院纯电动汽车动力系统设计与测试湖北省重点实验室	2	2	1.0	1.0