基于人工智能的锂电池SOC预测建模与优化

刘聪聪; 李珺凯; 刘凯文; 张持健

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基于人工智能的锂电池SOC预测建模与优化

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为了实现退役动力锂电池荷电状态(State of Charge,SOC)的预测,针对退役锂离子电池特殊的非线性关系,提出自适应法和列文伯格算法(Levenberg-Marquardt,LM)相结合优化BP神经网络估算退役锂电池SOC的VLLM动态模型,并验证了随机工况下退役锂电池SOC预测的可靠性.实验结果表明,该模型用优化神经网络法估算SOC的误差能控制在1％以内,随机工况误差在5％以内,提高了退役锂电池SOC的预测精度,为退役锂电池的梯次利用奠定了基础.

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来源
《无线电通信技术》 |2019年第3期|237-242|共6页
作者
刘聪聪; 李珺凯; 刘凯文; 张持健;
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作者单位

安徽师范大学物理与电子信息学院;

安徽芜湖241002;

安徽师范大学物理与电子信息学院;

安徽芜湖241002;

安徽师范大学物理与电子信息学院;

安徽芜湖241002;

安徽师范大学物理与电子信息学院;

安徽芜湖241002;

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正文语种 chi
中图分类电解质电池;
关键词
退役锂电池; BP神经网络; 随机工况; SOC预测;

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