基于GRABP神经网络的锂电池剩余容量估计方法
文档名：基于GRABP神经网络的锂电池剩余容量估计方法
摘要：针对锂电池老化过程中特征不明显、对容量波动点追踪不准确、模型长期使用后精度下降等问题,提出了一种基于灰色关联分析(GRA)-反向传播(BP)神经网络的锂电池剩余容量估计方法.通过GRA筛选出能够表征电池老化的特征量,利用计算机辅助寿命周期工程中心(CALCE)公开的锂电池充放电数据集训练BP神经网络模型,并实现电池剩余容量估计.结果表明,对于同一电池,训练集占80%时,容量衰减的估计误差为2.28%,在训练集仅占20%的情况下,估计误差为5.99%.
作者：韦雨亭刘欣伟孙金磊景含笑温珂镌Author：WEIYutingLIUXinweiSUNJinleiJINGHanxiaoWENKejuan
作者单位：南京理工大学自动化学院,江苏南京210094
刊名：电源技术 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofPowerSources
年，卷(期)：2023, 47(10)
分类号：TM912
关键词：锂电池老化特征量BP神经网络电池剩余容量
Keywords：lithiumbatteriesagingfeaturevectorBPneuralnetworkbatteryresidualcapacity
机标分类号：TM912TP391TU522
在线出版日期：2023年11月7日
基金项目：国家自然科学基金基于GRA-BP神经网络的锂电池剩余容量估计方法[
期刊论文]电源技术--2023, 47(10)韦雨亭刘欣伟孙金磊景含笑温珂镌针对锂电池老化过程中特征不明显、对容量波动点追踪不准确、模型长期使用后精度下降等问题,提出了一种基于灰色关联分析(GRA)-反向传播(BP)神经网络的锂电池剩余容量估计方法.通过GRA筛选出能够表征电池老化的特征量,利用...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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