论文摘要
针对现存LiFePO4电池荷电状态（SOC）估算不准的问题,文章提出了一种基于在线极限连续学习机（OSELM）的SOC估算模型,其借助OSELM快速学习能力,通过在线学习方式提高了网络的泛化性能,可自适应电池工作状态以准确估算SOC。以5 Ah LiFePO4圆柱形电芯为研究对象,测试了其在不同温度、不同放电电流时的单体电压与SOC的关系,并对试验样本进行了学习和估算。理论分析和试验结果验证了该方法的有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨杰君,文健峰,王全,黄河,刘媛,黄浩
关键词: 极限学习机,荷电状态,动力电池,人工智能
来源: 控制与信息技术 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 中车时代电动汽车股份有限公司湘江新区分公司
分类号: TM912
DOI: 10.13889/j.issn.2096-5427.2019.05.100
页码: 27-30+35
总页数: 5
文件大小: 1399K
下载量: 108
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