【摘 要】
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锂离子电池荷电状态(SOC)估计在电池管理系统(BMS)尤为重要,由于SOC不可直接测量,因此估计精度很难保证。为提高电池荷电状态估计精度,采用通过最小二乘支持向量机(LSSVM)建
【机 构】
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长安大学公路养护装备国家工程实验室,河南省高远公路养护技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(51805041),河南省交通运输厅科技计划项目(2019J3)
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锂离子电池荷电状态(SOC)估计在电池管理系统(BMS)尤为重要,由于SOC不可直接测量,因此估计精度很难保证。为提高电池荷电状态估计精度,采用通过最小二乘支持向量机(LSSVM)建立电压、电流和SOC之间的关系。不同的是,为了减小电压和电流因变化造成SOC估计精度低,提出了一种改进的LSSVM的锂离子电池SOC在线估计方法。将上一时刻的电压测量值、电流测量值以及上一时刻SOC的估计值,作为模型的反馈量,并和当前时刻的电压值和电流值,共同作为模型的输入量,来估计当前时刻的SOC。实验结果表明,与LSSVM
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