基于神经网络的电池荷电状态估计方法

摘要：

为有效地利用神经网络模型对电动汽车电池荷电状态(SOC)进行预测,在分析铅酸电池放电过程时变特性的基础上,提出采用电池放电过程的时变特性作为神经网络的输入,使得模型能更好地反映电池动态特性。建立基于径向基函数神经网络,用于估计电池SOC.结果表明:采用时变特性输入可以有效地提高网络模型预测SOC的能力。

关键词： 电池荷电状态 神经网络 电动汽车 铅酸电池 放电过程时变

作者: 赵克刚 罗玉涛 裴锋

作者单位: 华南理工大学,广东省电动汽车研究重点实验室,广东,广州,510640

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007年中国智能自动化会议

会议地点: 兰州

会议语种:中文

页码: 931-936

在线出版日期: 2007-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）