改进的WNN在蓄电池SOC估算中的应用

• 作者: 王智爽 王萍 谢思宇
• 来源期刊: 电源学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 电动汽车 荷电状态 主成分分析 遗传算法 小波神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 电池
• 页码范围: 199-206
• 页数: 8页
• 分类号: U482.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13234/j.issn.2095-2805.2020.6.199

摘要

蓄电池的荷电状态SOC(state of charge)是影响电动汽车行驶安全的一项重要指标,针对此,提出一种改进的小波神经网络WNN(wavelet neural network)模型对SOC进行估算,根据历史实验数据,对影响电池SOC的相关参数采用主成分分析PCA(principal component analysis)处理,再用遗传算法GA(genetic algorithm)优化WNN模型的权值、阈值,进而对蓄电池进行SOC估算.结果表明,基于主成分分析与遗传算法优化后的WNN可更加精确地对电动汽车蓄电池进行SOC估算,且收敛性好.