| 基于EKF算法的神经网络估算锂电池SOC |
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| 引用本文： | 丁羿茗,吕瑞强,蒋超.基于EKF算法的神经网络估算锂电池SOC[J].电源技术,2021,45(10):1260-1263. |
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| 作者姓名： | 丁羿茗 吕瑞强 蒋超 |
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| 作者单位： | 空军勤务学院,江苏徐州221000 |
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| 摘 要： | 荷电状态是电池的一个重要参数,为了精确地估计电池的SOC值,建立了Thevenin等效电路模型,将EKF与神经网络结合,利用EKF算法实时更新神经网络模型的权值和阈值.Matlab仿真结果证明,EKF神经网络比BP神经网络精度高,拟合效果好,可以更精确地估算锂电池SOC.最后通过实验验证,在HPPC工况下,二阶RC锂电池模型仿真结果和实验结果的误差在2％以内,在UDDS工况下仿真结果和实验结果的误差在4％以内,模型在两种工况下的精度均符合要求.
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| 关 键 词： | 二阶等效电路模型 参数辨识 EKF算法 SOC估计 |
Estimation of lithium battery SOC based on EKF neural network |
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| DING Yiming,LV Ruiqiang,JIANG Chao.Estimation of lithium battery SOC based on EKF neural network[J].Chinese Journal of Power Sources,2021,45(10):1260-1263. |
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| Authors: | DING Yiming LV Ruiqiang JIANG Chao |
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