论文摘要
电动汽车锂离子动力电池荷电估算是电池管理系统的关键技术之一,电池荷电状态的精准计算对于电动汽车的续航里程估计有着重要意义。选取某车型三元锂离子动力电池组为研究对象,在指定温度下利用专用动力电池数据采集仪器采集动力电池数据,然后将数据植入到BP神经网络模型中去学习训练与验证。结果表明:基于BP神经网络法计算电池荷电的误差基本能控制在6%以内,验证了模型的准确性,为电池荷电估计算法的研究与改进打下了坚实的基础。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨学平,王正江,蒋超宇,薛秀丽
关键词: 神经网络,电动汽车,锂离子动力电池,荷电状态
来源: 材料导报 2019年S2期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 云南机电职业技术学院,昆明理工大学
基金: 青年骨干教师科研项目(2017QN09)~~
分类号: TP183;TM912
页码: 53-55
总页数: 3
文件大小: 1910K
下载量: 109
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