基于GA-SVM双网络的纯电动汽车用锂电池剩余电量估算研究

【摘要】：锂电池组剩余电量的准确估算,对纯电动汽车的持续、稳定运行有着非常重要的意义。本文在充分分析了锂电池组充、放电特性的基础上,应用一种组合算法对电池组的荷电状态进行精确估算;利用GA首先确定SVM的初值,使网络具有更小的初始偏差;仿真结果表明,该优化网络对于锂电池SOC的预测具有较高的精度,可以用来估算电动汽车用锂电池的SOC值。 【作者单位】： 北方重工集团有限公司动能分公司;北京201研究所;
【关键词】： 遗传 支持向量 荷电状态 锂电池组
【分类号】：TM912
【正文快照】： 引言当今社会,动力锂电池是纯电动汽车广泛采用的储能装置。为了充分利用车载电池的能量,就要求对电池的管理策略进行合理规划,因此准确地获得电池的荷电状态(SOC)已成为电池管理的最为重要的环节之一[1]。但由于锂电池结构复杂,SOC呈非线性分布。所以,要想建立一个针对电动汽

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