科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
准确估测电池当前荷电状态(SOC)是电池储能系统是否安全可靠的重要指标。根据锂电池内部实际动态特性,提出一种改进BP神经网络和扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的锂离子动力电池SOC估计方法。优化BP神经网络前馈分析计算解决传统BP信噪比低的问题,将训练成功的改进BP神经网络用于补偿EKF算法的估计误差,最后在Matlab/Simulink上搭建仿真模型进行实验。结果表明,与单纯的EKF算法相比,所提出的改进SOC估计方法的估算误差在2%以内,具有良好的矫正性和鲁棒性,能有效提高SOC的估计精度。
- 单位
