基于神经网络的老化锂电池SOC估算方法的研究

• 作者: 周翔 张立佳 徐国宁 杜晓伟 赵向阳
• 来源期刊: 电源学报
• 学科: 工学
• 关键词: 动力电池 锂离子电池老化 荷电状态 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 电力电子前沿技术与应用
• 页码范围: 54-60
• 页数: 7页
• 分类号: TM914
• 字数: 4263字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13234/j.issn.2095-2805.2020.1.54

摘要

针对锂离子电池循环次数的增加出现的老化现象以及锂离子电池性能的下降的问题,本文分析了锂离子电池老化相关参数的变化情况,建立了对应的锂离子电池等效模型并根据实际的电池数据拟合了参数的衰减曲线.同时,基于神经网络自学习的方法设计了针对老化后锂离子电池SOC估算方法.最后,通过数据证明了所提方法能够实现对老化锂离子电池的较为准确的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵向阳	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	28	154	7.0	11.0
2	周翔	中国科学院遥感与数字地球研究所	19	95	4.0	9.0
3	徐国宁	中国科学院光电研究院	4	5	2.0	2.0
4	张立佳	中国科学院光电研究院	4	6	2.0	2.0
5	杜晓伟	中国科学院光电研究院	1	0	0.0	0.0