基于平滑因子引入和神经网络优化的锂电池SOC估计方法

文档名：基于平滑因子引入和神经网络优化的锂电池SOC估计方法
摘要：为提高锂电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出了一种基于平滑因子引入和神经网络优化的锂电池SOC估计方法.将黄金分割优选法和模糊C均值聚类算法应用于RBF神经网络,分别用来确定最佳隐含层神经元个数和径向基中心;采用遗传算法对高斯核函数宽度及连接权值进行优化,解决了RBF神经网络结构和初始参数难以确定的问题.将滑动时间窗口内的放电容量作为平滑因子引入神经网络模型,增强了RBF网络对锂离子电池非线性特性拟合的能力.基于实验获得的锂离子电池在联邦城市行车计划(FUDS)工况下的数据,对所提出的方法进行仿真和验证,结果表明,所提方法显著提升了锂电池SOC的估计精度.

Abstract：InordertoimprovetheaccuracyofLi-ionbatterystateofcharge(SOC)estimation,thispa-perproposedanSOCestimationapproachbyintroducingsmoothingfactorandneuralnetworkopti-mization.ThegoldensectionmethodandfuzzyCmeansclusteringalgorithmareusedtodeterminetheoptimalnumberofneuronsinthehiddenlayerandradialbasiscenterofRBF-NNrespectively.AndgeneticalgorithmisusedtooptimizetheGaussiankernelwidthsandconnectionweightsofthehiddenlayer,whichaddressestheissuethatthestructureandinitialparametersofRBFneuralmod-elsaredifficulttodetermine.DischargecapacityinaslidingwindowisintroducedtoRBFnetworkasasmoothingfactor,whichenhancestheabilityofneuralnetworktofitthenonlinearcharacteristicsofLi-ionbatteries.TheproposedmethodisverifiedonexperimentaldatacollectedfrombatteryFUDSexperimentaltests.Theexperimentalresultsconfirmthattheproposedcombinedmethodsig-nificantlyimprovestheSOCestimationaccuracy.

作者：付炳喆   李沂洹   王玮   李慷 Author：FUBingzhe   LIYihuan   WANGWei   LIKang
作者单位：华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206利兹大学,英国利兹LS29JT
刊名：电源技术
Journal：ChineseJournalofPowerSources
年，卷(期)：2024, 48(1)
分类号：TM912
关键词：电池荷电状态  径向基神经网络  遗传算法  模糊C均值聚类  黄金分割优选法  
Keywords：batterystateofcharge  radialbasisfunctionneuralnetwork  geneticalgorithm  fuzzyCmeansalgorithm  goldensectionmethod  
机标分类号：TP391TM912.9TP183
在线出版日期：2024年3月5日
基金项目：中央高校基本科研业务费专项，国网江苏省电力有限公司科技项目基于平滑因子引入和神经网络优化的锂电池SOC估计方法[
期刊论文]  电源技术--2024, 48(1)付炳喆  李沂洹  王玮  李慷为提高锂电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出了一种基于平滑因子引入和神经网络优化的锂电池SOC估计方法.将黄金分割优选法和模糊C均值聚类算法应用于RBF神经网络,分别用来确定最佳隐含层神经元个数和径向基中心;采用遗传...参考文献和引证文献
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2024-12-14 11:12 上传 基于平滑因子引入和神经网络优化的锂电池SOC估计方法.pdf

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