| 粒子群优化神经网络电动汽车SOC估算方法 |
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| 引用本文： | 王业琴,刘一星.粒子群优化神经网络电动汽车SOC估算方法[J].电源技术,2013,37(5). |
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| 作者姓名： | 王业琴 刘一星 |
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| 作者单位： | 1. 东北林业大学,黑龙江哈尔滨150040;淮阴工学院,江苏淮安223001
2. 淮阴工学院,江苏淮安,223001 |
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| 基金项目： | 淮安市科技支撑计划项目 |
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| 摘 要： | 为了解决纯电动汽车电池剩余电量估算难题,采用粒子群优化神经网络方法,用于BP(Back Propagation,BP)神经网络权值和阈值优化,并把优化后的神经网络用于荷电状态(SOC)离散估算.以100 Ah LiFePO4电池作为实验对象采集实验数据,将温度、充放电倍率和充放电电压作为PSO-BP(Particle Swarm Optimization,PSO)神经网络输入特征向量,将电池SOC作为输出向量进行网络学习和训练,用训练好的网络对不同充放电倍率下SOC进行离散点预测,采用插值估算实现实时预测.实验结果表明,PSO-BP算法对SOC值为20％～ 80％区间估算准确,能够满足电动汽车正常运行的SOC估算要求.
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| 关 键 词： | 电动汽车 SOC 粒子群 神经网络 |
SOC estimation of electric vehicle based on particle swarm optimization neural network |
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| WANG Ye-qin
,
LIU Yi-xing.SOC estimation of electric vehicle based on particle swarm optimization neural network[J].Chinese Journal of Power Sources,2013,37(5). |
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| Authors: | WANG Ye-qin LIU Yi-xing |
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