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题名基于神经网络的动力电池组SOC辨识方法
被引量：15
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作者
罗玉涛
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
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出处
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第11期914-917,共4页
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文摘
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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关键词
动力电池
荷电状态
辨识
神经网络
变流放电
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Keywords
power battery
state of charge
estimation
neural network
variable discharging current
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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