论文部分内容阅读
动力电池的荷电状态(State Of Charge,SOC)是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的关键内容。本文采用遗传算法(Genetic Algorithm,遗传算法)和BP神经网络(BP neural network)相结合的方法对动力锂电池进行荷电状态估计,通过从NASA中提取的锂电池充放电数据进行训练和测试得到的SOC估计值与真实值的对比分析,基于这种融合算法的锂电池SOC估算误差在2.5%以内,验证了提出的电池估计方法的有效性。