回溯搜索算法改进RBF算法的锂离子电池SOC估算研究

• 作者: 张小辉 王秀平 许傲然
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: SOC估算 RBF算法 回溯搜索算法 目标权值
• 年，卷（期）: 2020,（18）
• 所属期刊栏目: 仪器仪表
• 页码范围: 146-152
• 页数: 7页
• 分类号: TM93
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2020.18.024

摘要

随着电动汽车的发展和应用,动力电池SOC估算的意义越来越重要,为了提高SOC估算的精度,文章在标准RBF网络模型的基础上提出了利用回溯搜索算法改进RBF神经网络模型.通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,利用寻找最佳的目标权值和阈值提高RBF网络模型的SOC估算精度.搭建了实验仿真平台,对改进前后的算法SOC估算进行了仿真对比分析,实验结果证明了改进后RBF网络比标准RBF网络算法SOC估算精度更高,并把估算误差降低到2％以内,对锂离子电池有较好的估算精度,具有一定的理论研究意义.