估算锂电池SOC的基于LM的BP神经网络算法

• 作者: 姚芳 张楠 黄凯
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 锂离子电池 荷电状态 最小二乘法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 1453-1457
• 页数: 5页
• 分类号: TM912
• 字数: 2391字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2019.09.012

摘要

荷电状态(SOC)是锂离子电池重要参数之一,直接决定动力汽车续航里程.行驶工况下电池放电为非线性,使得在线准确估算SOC很难.以电池电压和电流为输入、SOC为输出,建立具有三层结构的误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型.模拟不同行驶工况和比较不同算法的估算误差,优选收敛速度最快的算法,实现基于随机变电流数据的SOC估算,估算结果与样本测试数据进行比对.结果 表明,基于LM的BP神经网络算法估算锂离子电池SOC具有良好稳定性和泛化能力.模型估算精度高,误差在0.06之内,可用于锂离子电池SOC在线估算.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚芳	河北工业大学电气工程学院省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室	42	270	10.0	15.0
5	张楠	河北工业大学电气工程学院省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室	10	9	2.0	2.0