基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的鎳氫動力電池SOC預測.pdf

1、由于長期的能源使用與開采，全球環(huán)境和能源危機日益嚴重。在這種背景下，各國都投入了大量的人力和物力進行新型環(huán)保能源的研發(fā)，用電能作為汽車動力，已經(jīng)得到了國際的認可。準確和可靠地獲得電池荷電狀態(tài)(State of charge，SOC)是電池管理系統(tǒng)的主要任務之一。
　　 文章首先介紹了動力電池的種類。分析了鎳氫動力電池的化學原理、工作特性和影響SOC的因素，綜合比較了幾種傳統(tǒng)的估算SOC的方法如放電試驗法、安時法、內阻法、神經(jīng)網(wǎng)絡

2、法等。著重介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡法，使用神經(jīng)網(wǎng)絡法對鎳氫動力電池SOC進行預測，仔細分析了這種算法的優(yōu)點和缺點。
　　 在文章中，針對神經(jīng)網(wǎng)絡法的缺點提出了一種基于Thevenin模型的改進型神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將兩種模型的優(yōu)點結合起來。改進型神經(jīng)網(wǎng)絡模型的基礎是使用Thevenin模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型同時預測電池SOC，當兩種模型預測值之差小于10％，保持神經(jīng)網(wǎng)絡預測值不變；當兩種模型預測值之差大于10％時，便對兩種模型的預測值進行加權平均，