基于神经网络的磷酸铁锂电池SOC预测研究

被引：87

作者：

尹安东 ^{[1
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]}

张万兴 ^{[1
]}

赵韩 ^{[1
,2
]}

江昊 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 合肥工业大学机械与汽车工程学院

[2] 安徽省汽车技术与装备工程研究中心

来源：

电子测量与仪器学报 | 2011年 / 25卷 / 05期

关键词：

电动汽车; 磷酸铁锂电池; 荷电状态(SOC); 神经网络; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM912 [蓄电池];

学科分类号：

0808 ;

摘要：

利用神经网络进行了电动汽车用的磷酸铁锂(LiFePO4)电池荷电状态(state of charge,SOC)预测研究。在分析磷酸铁锂电池充放电机理的基础上,采用levenberg-marquardt(LM)算法建立了磷酸铁锂电池的BP(back propagation)神经网络模型,并进行了电池SOC值的预测。结果表明,基于神经网络的电池SOC预测方法具有较高的精度,可用来预测磷酸铁锂电池的SOC值。

引用

页码：433 / 437

页数：5

共 9 条

[1]

纯电动汽车用锂电池管理系统的研究.[D].黎林.北京交通大学.2009, 02

[2] 磷酸铁锂电池SOC估算方法研究 [J].