基于小波神经的动力电池SOC估计的研究

提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性对电动汽车电池管理系统的研究至关重要。根据历史实验数据,在分析了电池电压、电流、电池表面温度及放电总电量等因素对电池SOC的影响后,提出一种利用小波神经网络的SOC在线实时估计方法。通过与BP神经网络的预测结果进行比较,结果表明,小波神经网络能更准确地逼近实际SOC值,并克服了神经网络容易陷入局部次优点的缺点,且将神经网络隐含层的传输函数用小波函数代替,算法易实现且易于应用和推广。