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基于神经网络的动力电池组SOC辨识方法
被引:58
作者
:
罗玉涛
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机构:
华南理工大学汽车工程学院广东省电动汽车研究重点实验室
罗玉涛
张保觉
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机构:
华南理工大学汽车工程学院广东省电动汽车研究重点实验室
张保觉
赵克刚
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机构:
华南理工大学汽车工程学院广东省电动汽车研究重点实验室
赵克刚
机构
:
[1]
华南理工大学汽车工程学院广东省电动汽车研究重点实验室
来源
:
电源技术
|
2007年
/ 11期
关键词
:
动力电池;
荷电状态;
辨识;
神经网络;
变流放电;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM912 [蓄电池];
学科分类号
:
080802
[电力系统及其自动化]
;
摘要
:
目前电动汽车动力电池荷电状态(SOC)的辨识误差约在8%左右,且主要集中在电池恒流放电过程的辨识,对电池交流放电状态中SOC的辨识研究不是很多。在实际应用中,尤其是在混合动力电动汽车中,电池多处于变流放电状态中,而且电流幅值变化较大。为此,提出了基于电池时变特性的径向基神经网络SOC辨识法。该方法摒弃了以电池单点时刻状态参数作为网络输入的做法,采用动力电池变流放电参数为输入,使辨识精度提高到3%。此方法尤其对动力电池处于交流放电状态时,效果更加明显。
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