文献类型：期刊文章

作　　者：杨孝敬[1] 钟宁[1,2]

机构地区：[1]北京工业大学国际WIC研究院,北京100124 [2]前桥工业大学生命科学与信息工程系,前桥370816

出　　处：《电源技术》

基　　金：国家自然科学基金(61272345,61105118);国家重点基础研究发展计划(2014CB744600);国家国际科技合作专项(2013DFA32180)资助的课题

年　　份：2016

卷　　号：40

期　　号：12

起止页码：2415-2416

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD_E2015_2016、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：利用神经网络进行了动力电池荷电状态(SOC)预测研究。在分析磷酸铁锂电池充放电机理的基础上,采用levenberg-marquardt(LM)算法建立了动力电池的BP(back propagation)神经网络模型,并进行了电池SOC值的预测。结果表明,基于神经网络的电池SOC预测方法具有较高的精度,可用来预测磷酸铁锂电池的SOC值。

关 键 词：动力电池 荷电状态(SOC)  神经网络

分 类 号：TM912]