【摘 要】
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神经网络由于强大的非线性逼近能力、不需要建立数学模型等优势可以很好地完成荷电状态(state of charge,SOC)预测.但是常用的BP神经网络也存在学习效率慢、容易陷入局部极小值的缺点.为改进传统神经网络的不足,提高预测精度,提出自适应变异粒子群优化算法(Particle Swarm Optimizition with Adaptive Mutation,AMPSO)与BP神经网络相结合的估算方法.在高级车辆仿真器(ADVISOR)仿真环境下,利用实际工况条件下的数据进行SOC估计,并与PSO、E
【机 构】
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华北理工大学电气工程学院,河北 唐山 063200
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神经网络由于强大的非线性逼近能力、不需要建立数学模型等优势可以很好地完成荷电状态(state of charge,SOC)预测.但是常用的BP神经网络也存在学习效率慢、容易陷入局部极小值的缺点.为改进传统神经网络的不足,提高预测精度,提出自适应变异粒子群优化算法(Particle Swarm Optimizition with Adaptive Mutation,AMPSO)与BP神经网络相结合的估算方法.在高级车辆仿真器(ADVISOR)仿真环境下,利用实际工况条件下的数据进行SOC估计,并与PSO、EKF、UKF方法对比,结果显示,优化后的BP神经网络预测误差在2％以内,说明所提的SOC估计方法有更好的预测准确性和稳定性.
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