| 基于MIV的BP神经网络磷酸铁锂电池寿命预测 |
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| 引用本文： | 张金国,王小君,朱洁,迟忠君.基于MIV的BP神经网络磷酸铁锂电池寿命预测[J].电源技术,2016(1):50-52. |
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| 作者姓名： | 张金国 王小君 朱洁 迟忠君 |
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| 作者单位： | 1. 北京交通大学电气工程学院,北京,100044;2. 北京电力公司北京电力科学研究院,北京,100075 |
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| 基金项目： | 国家电网公司科技项目(GWKJ201203) |
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| 摘 要： | 针对锂离子电池循环寿命衰减问题,为了能更加准确地对锂离子电池的循环寿命进行预测,对磷酸铁锂电池全生命周期进行循环充放电测试,获得其相关性能参数,提出基于BP神经网络分析方法建立寿命预测模型。在预测模型基础上,运用平均影响值(MIV)算法筛选模型的输入参数。结果表明,所建立的电池循环寿命预测模型具有较高的精度,符合电池的实际运行特性,对解决电池寿命评估周期长和成本高等问题具有重要意义。
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| 关 键 词： | 磷酸铁锂 循环寿命 神经网络 MIV |
Cycle life prediction of LiFePO4 Li-ion battery based on MIV Algorithm and BP Neural Network |
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| Keywords: | LiFePO4 cycle-life back-propagation(BP) neural network mean impact value(MIV) |
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