| 基于RBF-BSA的锂离子电池SOC混合估算算法 |
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| 引用本文： | 李占英,时应虎,张海传,孙静雯.基于RBF-BSA的锂离子电池SOC混合估算算法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2019,47(12):67-72. |
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| 作者姓名： | 李占英 时应虎 张海传 孙静雯 |
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| 作者单位： | 大连工业大学信息科学与工程学院,辽宁大连,116034 |
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| 摘 要： | 为提高锂离子电池荷电状态(SOC)预测精度,提出利用回溯搜索算法(BSA)优化径向基函数(RBF)神经网络的输出权值与阈值的混合算法.通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,并寻找最佳的目标权值和阈值降低预测误差,提高了RBF网络模型的预测精度.为验证算法的有效性,搭建锂离子电池的充放电实验平台获取数据并对网络进行验证,实验结果表明:混合算法相比标准RBF网络算法具有更好的SOC预测精度,并将网络输出预测误差降低到2%以内,符合锂电池荷电状态估算要求.
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| 关 键 词： | 锂离子电池 回溯搜索算法 径向基神经网络 荷电状态 目标函数 |
State of charge estimation of lithium-ion battery based on hybrid algorithms of RBF-BSA |
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