發(fā)布時間：2018-07-28 20:34

【摘要】：為了實現(xiàn)對18650動力電池荷電狀態(tài)(SOC)的準確在線估算,將外界條件劃分為12種情況,研究了有效電量、電池衰老及環(huán)境溫度對電池SOC的影響。建立了一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,在12種條件下對其進行樣本學習訓練,建立了一種能夠適用于不同條件下的基于條件查找方法的SOC估算模型。通過與傳統(tǒng)方法對比,證明改進的估算方法具有更好的精度和實用性。
[Abstract]:In order to realize the accurate on-line estimation of the charged state (SOC) of 18650 power battery, the external conditions are divided into 12 cases. The effects of effective electric quantity, battery aging and environment temperature on the SOC of the battery are studied. In this paper, a BP neural network model is established, and a SOC estimation model based on conditional search method is established, which can be applied to different conditions. Compared with the traditional method, the improved estimation method has better accuracy and practicability.
【作者單位】： 湘潭大學材料與光電物理學院;
【基金】：湖南省科技廳項目(2012GK4008)
【分類號】：TM912

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2151496