基于神经网络的蓄电池荷电状态估算

针对蓄电池荷电状态(SOC)的估算问题,将神经网络算法应用于此以估算蓄电池荷电状态。通过神经网络输入参数的选择建立了蓄电池SOC估算模型,并基于BP神经网络和RBF神经网络对蓄电池分别进行SOC的估算。结果表明:神经网络应用于蓄电池SOC估算所得的结果准确度高。通过比较可以得出,BP神经网络相对于RBF神经网络预测结果更准确,且具有相对较好的抗干扰能力,能够更加准确的估算出蓄电池SOC。