基于神经网络的动力电池组SOC辨识方法 [推广有奖]

摘要：目前电动汽车动力电池荷电状态（SOC）的辨识误差约在8％左右，且主要集中在电池恒流放电过程的辨识，对电池交流放电状态中SOC的辨识研究不是很多。在实际应用中，尤其是在混合动力电动汽车中，电池多处于变流放电状态中，而且电流幅值变化较大。为此，提出了基于电池时变特性的径向基神经网络SOC辨识法。该方法摒弃了以电池单点时刻状态参数作为网络输入的做法，采用动力电池变流放电参数为输入，使辨识精度提高到3％。此方法尤其对动力电池处于交流放电状态时，效果更加明显。

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