文献类型：期刊文章

作　　者：张宇[1] 邓杰[1] 吴铁洲[1]

ZHANG Yu;DENG Jie;WU Tiezhou(School of Electrical and Electronic Engineering,Hubei Univ.of Tech.,Hubei Provincial Key Laboratory for Efficient Utilization of Solar Energy and Operation Control of Energy Storage,Wuhan 430068,China)

机构地区：[1]湖北工业大学电气与电子工程学院,太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉430068

出　　处：《湖北工业大学学报》

基　　金：国家自然科学基金(52177212);湖北省教育厅科学研究计划(T2021005)。

年　　份：2024

卷　　号：39

期　　号：5

起止页码：20-24

语　　种：中文

收录情况：NSSD、普通刊

摘　　要：针对串联锂离子电池组在使用过程中的不一致性问题,提出模糊神经网络均衡策略。该策略以电池荷电状态为均衡变量,采用模糊神经网络算法,训练隶属度函数,得到隶属函数的最佳参数,使隶属度函数的设置不依赖专家经验,能够有效提高均衡精度,更好地改善电池组不一致性。使用Matlab/Simulink软件进行模型搭建并仿真,实验结果表明,与传统的模糊逻辑控制算法相比,在相同的静置、充电和放电均衡条件下,使用ANFIS算法均衡时间减少了约16%,能量利用率提高约1.31%,均衡后单体电池的离散度下降了约47%,验证了该均衡方案的可行性。

关 键 词：模糊神经网络 电池组均衡  荷电状态

分 类 号：TM911]