本發明提出一種基于分數階神經網路鋰離子電池組SOC在線估計方法。具體步驟為:首先,進行鋰離子電池組在不同溫度、不同放電率、不同老化程度脈沖條件下進行充放電實驗。其次,以溫度、放電率、老化程度和電池組開路電壓OCV為輸入,電池組SOC為輸出,訓練分數階神經網絡。然后,由訓練數據建立鋰離子電池組狀態量分數階微分模型。最后,采用分數階擴展卡爾曼濾波在線估計k+1時刻電池組SOC。本發明基于分數階神經網絡,考慮鋰離子電池組實際工作環境,在不同溫度、不同放電率、不同老化程度情況下擬合電池組SOC變化規律,并采用分數階擴展卡爾曼濾波算法進行電池組SOC在線估計,具有精度更高、可信度更強等優點。
聲明:
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