【摘 要】
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针对传统动力电池的SOC估计方法的不足，通过编写Matlab程序建立了基于Levenberg-Marquardt（LM）算法的BP神经网络，对其进行了训练及检验。用所建神经网络模型对电池剩余电量进行预
【机 构】
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中国矿业大学信息与电气工程学院,枣庄矿业集团供电工程处
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针对传统动力电池的SOC估计方法的不足，通过编写Matlab程序建立了基于Levenberg-Marquardt（LM）算法的BP神经网络，对其进行了训练及检验。用所建神经网络模型对电池剩余电量进行预测，最大误差小于0．1％。结果满足精度要求．从而验证了所建BP神经网络能够有效地预测蓄电池电压、电流、温度和SOC之间的映射关系。对提高动力电池的能量效率。延长电池的使用寿命具有重要意义。实验表明。此方法提高了电池SOC计算的精度．达到了井下移动救生舱的应用要求。
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