基于人工智能的鋰電池SOC預測建模與優(yōu)化
作者：劉聰聰; 李珺凱; 劉凱文; 張持健 安徽師范大學物理與電子信息學院; 安徽蕪湖241002
摘要：為了實現(xiàn)退役動力鋰電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)的預測,針對退役鋰離子電池特殊的非線性關系,提出自適應法和列文伯格算法(Levenberg-Marquardt,LM)相結(jié)合優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡估算退役鋰電池SOC的VLLM動態(tài)模型,并驗證了隨機工況下退役鋰電池SOC預測的可靠性。實驗結(jié)果表明,該模型用優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡法估算SOC的誤差能控制在1%以內(nèi),隨機工況誤差在5%以內(nèi),提高了退役鋰電池SOC的預測精度,為退役鋰電池的梯次利用奠定了基礎。
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無線電通信技術雜志
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