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基于ASSA-RBF联合算法的三元锂离子电池SOC估计
被引量：
3
1
作者
刘齐
吴松荣
+3 位作者
邓鸿枥
张翰文
付聪
柳博
《电子测量技术》
北大核心
2024年第1期71-78,共8页
准确估计三元锂电池的荷电状态(SOC)是保障电动汽车安全稳定运行的基础。针对传统BP神经网络估计精度不高,而RBF神经网络也容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应麻雀搜索算法与RBF神经网络联合的三元锂电池SOC估计方法。首先,对...
准确估计三元锂电池的荷电状态(SOC)是保障电动汽车安全稳定运行的基础。针对传统BP神经网络估计精度不高,而RBF神经网络也容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应麻雀搜索算法与RBF神经网络联合的三元锂电池SOC估计方法。首先,对标准麻雀搜索算法进行改进,采用精英混沌反向机制初始化麻雀种群,采用柯西-高斯变异策略优化麻雀种群中跟随者位置更新公式;然后,使用改进后的麻雀搜索算法对RBF神经网络的初始权值和宽度参数进行寻优,以提升算法对SOC的估计精度;最后,基于三元锂电池的充放电实验数据进行模型验证。结果表明,动态应力测试工况下,所提联合算法模型SOC估计均方根误差为0.694%,平均百分比误差为3.15%,能很好的应用于三元锂电池SOC估计。
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关键词
三元锂电池
SOC估计
RBF神经网络
自适应麻雀搜索算法
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职称材料
题名
基于ASSA-RBF联合算法的三元锂离子电池SOC估计
被引量：
3
1
作者
刘齐
吴松荣
邓鸿枥
张翰文
付聪
柳博
机构
磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室(西南交通大学电气工程学院)
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第1期71-78,共8页
文摘
准确估计三元锂电池的荷电状态(SOC)是保障电动汽车安全稳定运行的基础。针对传统BP神经网络估计精度不高,而RBF神经网络也容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应麻雀搜索算法与RBF神经网络联合的三元锂电池SOC估计方法。首先,对标准麻雀搜索算法进行改进,采用精英混沌反向机制初始化麻雀种群,采用柯西-高斯变异策略优化麻雀种群中跟随者位置更新公式;然后,使用改进后的麻雀搜索算法对RBF神经网络的初始权值和宽度参数进行寻优,以提升算法对SOC的估计精度;最后,基于三元锂电池的充放电实验数据进行模型验证。结果表明,动态应力测试工况下,所提联合算法模型SOC估计均方根误差为0.694%,平均百分比误差为3.15%,能很好的应用于三元锂电池SOC估计。
关键词
三元锂电池
SOC估计
RBF神经网络
自适应麻雀搜索算法
Keywords
ternary lithium battery
SOC estimation
RBF neural network
adaptive sparrow search algorithm
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ASSA-RBF联合算法的三元锂离子电池SOC估计
刘齐
吴松荣
邓鸿枥
张翰文
付聪
柳博
《电子测量技术》
北大核心
2024
3
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