【摘 要】
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预测电动汽车电池电压时需要考虑多种影响因素，其中驾驶工况的变化极大影响着动力电池电压的状态，但极少有结合驾驶行为对电动汽车电压进行预测的研究。为提高电动汽车电池电压预测的准确性，研究了综合考虑驾驶行为参数的动力电池电压预测方法。针对电动汽车国标数据颗粒度低的问题，设计并开展了自然驾驶实验以采集精细化的电动汽车数据；截取了典型的驾驶工况数据片段，分析驾驶工况与动力电池参数的关联并提取与电池组电压相关
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB1600800）； 武汉理工大学三亚科创园开放基金（2020KF0041）； 中央高校基本科研业务费专项资金（WUT:2021CG021）； 湖北省科技重大专项（2020AAA001）资助；
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预测电动汽车电池电压时需要考虑多种影响因素，其中驾驶工况的变化极大影响着动力电池电压的状态，但极少有结合驾驶行为对电动汽车电压进行预测的研究。为提高电动汽车电池电压预测的准确性，研究了综合考虑驾驶行为参数的动力电池电压预测方法。针对电动汽车国标数据颗粒度低的问题，设计并开展了自然驾驶实验以采集精细化的电动汽车数据；截取了典型的驾驶工况数据片段，分析驾驶工况与动力电池参数的关联并提取与电池组电压相关的特征指标，与电池组电压相关的特征指标相关系数为：0.978（电池单体电压）、0.853（电池剩余电量SOC）、0.691（加速踏板行程值）、0.683（总电流）、0.616（车速）；基于长短时记忆神经网络（LSTM），构建了以驾驶行为参数、电池组电压相关的特征参数作为模型输入、电池组电压为输出的预测模型，并对LSTM超参数进行了优化；利用16辆电动汽车数据训练并测试预测模型，测试结果中预测电压与实际电压间的均方误差（MSE）为0.46，平均相对误差（MRE）为0.13%。利用其余2辆车的数据验证模型精度，验证结果的MSE分别为0.50，0.55，MRE分别为0.15%，0.17%。考虑驾驶行为且具有高精度数据的电压预测模型明显优于其他模型，显著提升了预测精度。
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