【摘 要】
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针对车用锂离子动力电池容量估算方法精度不高的问题，提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的锂离子电池剩余容量估算方法。首先在整理NASA锂离子电池数据集后，得到不同健康状态下电池的容量增量曲线峰值。其次将健康因子进行主成分分析对其降维处理，利用遗传算法优化BP神经网络的连接权值，对锂离子电池容量进行预测。最后在NASA不同型号的电池上应用模型进行了验证。结果表明，所提出的方法可以在不同训练量的情况
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2016YFD0701002）； 河南省科技攻关项目（212102210328）资助；
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针对车用锂离子动力电池容量估算方法精度不高的问题，提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的锂离子电池剩余容量估算方法。首先在整理NASA锂离子电池数据集后，得到不同健康状态下电池的容量增量曲线峰值。其次将健康因子进行主成分分析对其降维处理，利用遗传算法优化BP神经网络的连接权值，对锂离子电池容量进行预测。最后在NASA不同型号的电池上应用模型进行了验证。结果表明，所提出的方法可以在不同训练量的情况下准确估算4种锂离子电池的容量，其估算的方均根误差小于2%,且与未使用遗传算法优化的预测结果相比，该方法具有较高的预测精度。
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