基于NARXNN变工况下锂离子电池SOC间接估计

作者：徐鹏; 王潺^*; 万世斌; 但远宏

来源：电源技术, 2022, 46(10): 1161-1166.

• NARX神经网络
• 锂离子电池
• 荷电状态
• 变工况

探讨了基于外部输入循环神经网络(NARX)在变工况下间接估计锂离子电池荷电状态的方法。先搭建电池等效电路模型，设计NARX神经网络随电池状态切换准确预测极化电压响应的训练工况，然后设计两种不同输入类型NARX神经网络，在DST和UN/ECE (Elementary Urban Cycle)两种测试工况下，进行了极化电压和SOC估计，并将估计数据与前馈神经网络直接估计数据进行比较。数据表明NARX神经网络在变工况下间接估计电池SOC有较高精度。

• 单位
  电子工程学院; 重庆理工大学