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改进安时法结合神经网络估算锂离子电池SOC
被引量：
16
1
作者
吴海东
任晓明
+1 位作者
那伟
黄超
《电池》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期16-19,共4页
采用BP神经网络对库仑效率进行训练并预测,将预测得到的库仑效率代入改进安时(AH)算法,再基于Moto Hawk进行设计,应用于地铁应急牵引电池组管理系统。以952国产A车为试验对象,结合实际运行情况对荷电状态(SOC)进行估算和分析。试验结果...
采用BP神经网络对库仑效率进行训练并预测,将预测得到的库仑效率代入改进安时(AH)算法,再基于Moto Hawk进行设计,应用于地铁应急牵引电池组管理系统。以952国产A车为试验对象,结合实际运行情况对荷电状态(SOC)进行估算和分析。试验结果表明,所采用的方法比传统AH法估算精度误差提高4.9%。
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关键词
荷电状态(SOC)
电池组管理系统
改进
安时
(
ah
)
算法
BP神经网络
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职称材料
题名
改进安时法结合神经网络估算锂离子电池SOC
被引量：
16
1
作者
吴海东
任晓明
那伟
黄超
机构
上海电机学院电气学院
上海航天电源技术有限责任公司
出处
《电池》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期16-19,共4页
基金
上海市自然科学基金(12ZR1411700)
上海市教委优青项目(ZZSDJ12003)
上海电机学院研究生创新项目(A1-0225-15-005-04)
文摘
采用BP神经网络对库仑效率进行训练并预测,将预测得到的库仑效率代入改进安时(AH)算法,再基于Moto Hawk进行设计,应用于地铁应急牵引电池组管理系统。以952国产A车为试验对象,结合实际运行情况对荷电状态(SOC)进行估算和分析。试验结果表明,所采用的方法比传统AH法估算精度误差提高4.9%。
关键词
荷电状态(SOC)
电池组管理系统
改进
安时
(
ah
)
算法
BP神经网络
Keywords
state-of-charge（SOC）
battery management system
improved
ah
computation
BP neural network
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进安时法结合神经网络估算锂离子电池SOC
吴海东
任晓明
那伟
黄超
《电池》
CAS
CSCD
北大核心
2016
16
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参考文献
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