【摘 要】
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以充电时的电压、电流和环境温度为输入量,采用经遗传算法优化的BP神经网络算法对电池荷电状态(SOC)进行估算。实验数据和仿真结果对比表明:所采用的算法可用于估算不同环境温度下的SOC,具有较好的工程应用潜力,在低温(-10~-8℃)、常温(19~22℃)和高温(35~37℃)下的全局误差分别约为2.42%、1.71%和0.73%。
【基金项目】
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国家自然科学基金(52067013)。
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以充电时的电压、电流和环境温度为输入量,采用经遗传算法优化的BP神经网络算法对电池荷电状态(SOC)进行估算。实验数据和仿真结果对比表明:所采用的算法可用于估算不同环境温度下的SOC,具有较好的工程应用潜力,在低温(-10~-8℃)、常温(19~22℃)和高温(35~37℃)下的全局误差分别约为2.42%、1.71%和0.73%。
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