基于BP神经网络法估算动力电池SOC

精确估计电动汽车用动力锂离子电池荷电状态(SOC)对于电动汽车的续航里程的估计和动力电池的安全保护具有重要的意义。针对锂离子电池的非线性关系,采用BP神经网络法来估算SOC。以3.2 V/100 Ah的磷酸锂铁电池为研究对象,在恒温条件下采用Arbin BT2000系列的充放电测试仪进行充放电实验采集原始数据,并将数据导入到神经网络模型中去训练和验证。验证结果表明:用BP神经网络法估算SOC的误差能控制在5%以内,验证了模型的准确性,为相似的SOC估计算法的改进提供参考和依据。