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| 基于循环神经网络的锂电池SOC估算方法 | |
| 引用本文： | 李超然,肖飞,樊亚翔.基于循环神经网络的锂电池SOC估算方法[J].海军工程大学学报,2019,31(6). |
| 作者姓名： | 李超然 肖飞 樊亚翔 |
| 作者单位： | 海军工程大学 舰船综合电力技术国防科技重点实验室,武汉 430033;海军工程大学 舰船综合电力技术国防科技重点实验室,武汉 430033;海军工程大学 舰船综合电力技术国防科技重点实验室,武汉 430033 |
| 摘 要： | 鉴于锂电池荷电状态(state of charge, SOC)实时准确估计的重要性。针对大倍率脉冲放电工况下锂电池的强非线性和时变特性,训练了一个循环神经网络对锂电池SOC进行估算,该网络能够将电池管理系统测量所得的电压、电流、温度映射到SOC。基于某型号18Ah锂电池性能测试所获得的大倍率脉冲工况放电数据进行了实验验证,得到三种温度下锂电池SOC估算结果的平均绝对值误差为1.92%,证明了该方法的有效性。 |
| 关 键 词： | 锂电池 电池管理系统 荷电状态 循环神经网络 |
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