新型电动汽车动力电池SOC估计方法研究

被引：11

作者：

李熠 ^{[1
]}

石庆升 ^{[2
]}

崔纳新 ^{[2
]}

机构：

[1] 山东大学威海分校

[2] 山东大学

来源：

电力电子技术 | 2009年 / 43卷 / 05期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

电动汽车; 电池/支持向量回归; 荷电状态估计;

D O I：

暂无

中图分类号：

U469.72 [电动汽车];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

利用支持向量回归算法(ε-SVR)非线性逼近能力强、收敛速度快、具有全局最优解的特性,对电动汽车动力电池的荷电状态(Stateof Charge,简称SOC)估计方法进行了研究,确立了动力电池的电压、电流、输入输出功率与SOC之间的非线性关系。通过对比BP神经网络算法进行了仿真实验。结果表明,利用ε-SVR算法能更准确地逼近实际SOC值,获得更好的估计效果。

引用

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