基于免疫遗传算法的动力电池SOC估计研究

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yaoyaoyy1188

【摘要】

：

锂离子动力电池SOC(电池荷电状态)难以直接测量且由于高度非线性所导致估计误差较大;为了减少动力电池SOC估计误差,提高估算精度;在分析了锂离子动力电池电压、温度、电流和

【作者】

：

杨云龙徐自强吴孟强张大庆

【机构】

：

电子科技大学材料与能源学院,成都汽车产业研究院

【出处】

：

计算机测量与控制

【发表日期】

：

2018年12期

【关键词】

：

锂离子动力电池 SOC估计免疫遗传算法IGA 联合估计

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61301052);四川省科技计划重点研发项目(18ZDYF1590,2016GZ0025,2017GZ0102,2017GZ0106,2017GZ0143,2017GZ0020);成都市电动乘用车产业集群协同创新项目(2017-XT00-00002-GX);中央高校基本科研业务费(ZYGX2015J095,2016J035)

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锂离子动力电池SOC(电池荷电状态)难以直接测量且由于高度非线性所导致估计误差较大;为了减少动力电池SOC估计误差,提高估算精度;在分析了锂离子动力电池电压、温度、电流和放电电量对电池SOC影响后,提出一种新颖的免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,IGA)和BP神经网络相结合的锂离子动力电池SOC值联合估计方法,该方法首次使用在锂离子动力电池SOC值估计中,采用新颖的免疫遗传算法通过对BP神经网络进行参数寻优,优化网络结构模型,增强神经网络自适应学习效率;通过仿真和动力电池实际

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