文档名：基于WOABP神经网络估算锂离子电池SOC
摘要：准确的荷电状态(SOC)估算可为电动汽车的可靠运行提供安全保障.提出将鲸鱼优化算法(WOA)和BP神经网络相结合的锂离子电池SOC估算方法.电池模型采用一阶RC电路,基于遗忘因子递推最小二乘法对模型参数进行辨识,通过电池实际状况自适应地调整校正,并采用WOA-BP神经网络算法,克服BP神经网络易陷入局部极小值和收敛速度慢的难点.与传统BP神经网络算法相比,基于WOA-BP的SOC估算方法,平均绝对误差降低1.9％,均方根误差减小4.1％,表明具有更高的鲁棒性和精确性.
作者：徐元中 付钺凯 吴铁洲Author：XUYuan-zhong FUYue-kai WUTie-zhou
作者单位：湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068;湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉430068
刊名：电池 ISTICPKU
Journal：BatteryBimonthly
年，卷(期)：2023, 53(1)
分类号：TM912.9
关键词：鲸鱼优化算法(WOA) BP神经网络 荷电状态(SOC) 锂离子电池
机标分类号：TM912TM351U464.93
在线出版日期：2023年3月17日
基金项目：国家自然科学基金基于WOA-BP神经网络估算锂离子电池SOC[
期刊论文] 电池--2023, 53(1)徐元中 付钺凯 吴铁洲准确的荷电状态(SOC)估算可为电动汽车的可靠运行提供安全保障.提出将鲸鱼优化算法(WOA)和BP神经网络相结合的锂离子电池SOC估算方法.电池模型采用一阶RC电路,基于遗忘因子递推最小二乘法对模型参数进行辨识,通过电池实...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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