發(fā)布時間：2017-09-14 14:58

  本文關鍵詞：基于GA-F-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的磷酸鐵鋰電池SOC預測研究

  更多相關文章： 荷電狀態(tài)(SOC)預測 神經(jīng)網(wǎng)絡 彈性徑向基函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡結構優(yōu)化

【摘要】：針對動力電池荷電狀態(tài)的預測精度問題,提出基于遺傳算法的彈性徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡動力電池荷電狀態(tài)預測方法。該預測方法基于神經(jīng)元的活躍度與神經(jīng)元間的信息交互強度在線調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡結構的大小,解決了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的結構調(diào)整影響荷電狀態(tài)的預測精度問題。仿真結果證明,該方法比基于遺傳算法的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的荷電狀態(tài)預測結果精度更高,預測更加準確,能滿足蓄電池管理系統(tǒng)對磷酸鐵鋰動力電池荷電狀態(tài)預測的精度和實際使用的要求。
【作者單位】： 湖北工業(yè)大學;
【關鍵詞】： 荷電狀態(tài)(SOC)預測 神經(jīng)網(wǎng)絡 彈性徑向基函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡結構優(yōu)化
【基金】：國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目(2012105000-43) 車用動力蓄電池優(yōu)化充電策略研究(2013CFB022)
【分類號】：TP183;TM912
【正文快照】： 由于環(huán)境和能源問題,電動汽車正在被廣泛研究與推廣。動力電池是電動汽車的主要動力源。動力電池荷電狀態(tài)(stateof charge,SOC)是對動力電池的使用進行必要管理和控制的主要依據(jù)。動力電池SOC的預測精度是決定蓄電池管理系統(tǒng)性能優(yōu)劣的基礎性關鍵問題之一。準確預測動力電池SO

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