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基于循环神经网络的锂电池SOC估算方法
被引:28
作者
:
李超然
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机构:
海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室
李超然
肖飞
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海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室
肖飞
樊亚翔
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机构:
海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室
樊亚翔
机构
:
[1]
海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室
来源
:
海军工程大学学报
|
2019年
/ 31卷
/ 06期
关键词
:
锂电池;
电池管理系统;
荷电状态;
循环神经网络;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM912 [蓄电池];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
080802
[电力系统及其自动化]
;
140502
[人工智能]
;
摘要
:
鉴于锂电池荷电状态(state of charge, SOC)实时准确估计的重要性。针对大倍率脉冲放电工况下锂电池的强非线性和时变特性,训练了一个循环神经网络对锂电池SOC进行估算,该网络能够将电池管理系统测量所得的电压、电流、温度映射到SOC。基于某型号18Ah锂电池性能测试所获得的大倍率脉冲工况放电数据进行了实验验证,得到三种温度下锂电池SOC估算结果的平均绝对值误差为1.92%,证明了该方法的有效性。
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