【摘 要】
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锂离子电池荷电状态(SOC)的准确估计,直接影响电动汽车的安全运行,也是电池管理系统(BMS)重要的参数之一。然而在SOC估计过程中,会受到如测量设备的精度、荷载等因素的干扰。
【机 构】
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长安大学公路养护装备国家工程实验室,河南省高远公路养护技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(51805041),河南省交通运输厅科技计划项目(2019J3)
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锂离子电池荷电状态(SOC)的准确估计,直接影响电动汽车的安全运行,也是电池管理系统(BMS)重要的参数之一。然而在SOC估计过程中,会受到如测量设备的精度、荷载等因素的干扰。为了提高SOC的估计精度,本工作提出了一种新的基于最小二乘支持向量机(LSSVM)机器学习的锂离子电池SOC估计模型。将测量的锂离子电池的电流、电压和温度作为模型的输入向量,SOC作为模型的输出向量,来训练LSSSVM模型。不同的是,为提高SOC的估计精度,将上一时刻估计的SOC值作为反馈向量,加入到输入向量中,用来估计当前时刻的S
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