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综述了动力电池荷电状态(SOC)估算的传统方法、人工智能方法的原理,分析了各估算方法的优缺点,给出了其他SOC估算的实现策略,如自适应卡尔曼滤波法、主元分析法以及遗传算法(GA)-BP神经网络法。研究表明,在动力电池SOC估算的实际应用中,要充分考虑实测数据、软硬件条件来选择相应的动力电池模型,综合考虑各种SOC估算策略,以此来提高SOC估算的精度。