【摘 要】
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鉴于锂电池高度非线性和时变性使其剩余电量难以精确估算,影响电池的管理和控制;基于BP神经网络模型,在具有随机噪声干扰下,分析和比较不同架构的深度学习模型对电池剩余电量
【机 构】
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上海理工大学,国家机动车产品质量检测与监督中心
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鉴于锂电池高度非线性和时变性使其剩余电量难以精确估算,影响电池的管理和控制;基于BP神经网络模型,在具有随机噪声干扰下,分析和比较不同架构的深度学习模型对电池剩余电量估算的运算时间和泛化性能,并根据粒子群算法(PSO)、基于Nesterov动量的RMSProp变学习率算法优化模型,结合数学规划设计出不同深度的最优构架,并与多种神经网络模型进行比较;根据实验数据和模型估算结果对比表明:此优化算法能有效减少模型的运算时间,在双隐层最优构架下,SOC平均估算误差在0.1左右。
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