基于GA-F-RBF神经网络的磷酸铁锂电池SOC预测研究

发布时间：2017-09-14 14:58

  本文关键词：基于GA-F-RBF神经网络的磷酸铁锂电池SOC预测研究

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【摘要】：针对动力电池荷电状态的预测精度问题,提出基于遗传算法的弹性径向基函数神经网络动力电池荷电状态预测方法。该预测方法基于神经元的活跃度与神经元间的信息交互强度在线调整神经网络结构的大小,解决了径向基函数神经网络的结构调整影响荷电状态的预测精度问题。仿真结果证明,该方法比基于遗传算法的径向基函数神经网络的荷电状态预测结果精度更高,预测更加准确,能满足蓄电池管理系统对磷酸铁锂动力电池荷电状态预测的精度和实际使用的要求。
【作者单位】： 湖北工业大学;
【关键词】： 荷电状态(SOC)预测 神经网络 弹性径向基函数 神经网络结构优化
【基金】：国家级大学生创新创业训练计划项目(2012105000-43) 车用动力蓄电池优化充电策略研究(2013CFB022)
【分类号】：TP183;TM912
【正文快照】： 由于环境和能源问题,电动汽车正在被广泛研究与推广。动力电池是电动汽车的主要动力源。动力电池荷电状态(stateof charge,SOC)是对动力电池的使用进行必要管理和控制的主要依据。动力电池SOC的预测精度是决定蓄电池管理系统性能优劣的基础性关键问题之一。准确预测动力电池SO

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