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利用人工神经网络预测电池SOC的研究
被引:80
作者
:
齐智
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机构:
北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学化工与环境学院北京,北京,北京,北京,北京
齐智
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吴锋
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陈实
于卿
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北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学化工与环境学院北京,北京,北京,北京,北京
于卿
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王国庆
机构
:
[1]
北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学化工与环境学院北京,北京,北京,北京,北京
来源
:
电源技术
|
2005年
/ 05期
关键词
:
混合动力车;
电池;
荷电状态(SOC);
人工神经网络(ANN);
多元函数预测;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM910.1 [基本原理、计算];
学科分类号
:
080805
[电工理论与新技术]
;
摘要
:
能源和环境与人类社会的生存和发展密切相关,能源短缺和环保的要求推动了混合动力车的发展。电池是混合动力车的动力源之一,准确和可靠地获得电池荷电状态(Stateofcharge,SOC)是电池管理系统的主要任务之一。在总结现有SOC预测方法的基础上,尝试使用人工神经网络的方法预测动力电池SOC。结果表明人工神经网络对多变量的非线性系统非常有效。另外,不同的数据样本对训练效果存在影响,试验表明用处理后的数据进行预测的结果明显较好。
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