基于改进BPNN-MPF算法的锂离子电池SoE估计

为了提高锂离子电池能量状态（SoE）估计的准确性,考虑到电流或电压传感器噪声会累积误差,提出了一种基于改进反向传播神经网络（BPNN）与模型预测滤波（MPF）相结合的SoE估计方法。基于一阶RC等效电路模型,采用MPF算法估计电池的SoE,并使用改进BPNN对MPF算法的估计结果进行误差补偿。在NEDC工况下验证了本文方法的准确性。结果表明,与传统MPF算法和BPNN-MPF算法相比,本文方法的SoE估计值能较好地收敛到真实值,且最大绝对误差和均方根误差均在1%以内。