本申请公开了一种基于改进BP‑EKF算法的
锂电池SOC估算方法,其特征在于:包括以下步骤:1)建立锂电池的等效模型;2)通过实验对等效模型的参数进行辨识,得到准确的模型参数;3)通过扩展卡尔曼滤波算法计算锂电池的SOC估计值;4)优化BP神经网络算法,在BP神经网络算法的预处理阶段增加去噪时预先判断误差的前馈设计;5)对步骤4)优化的BP神经网络算法进行训练;6)使用步骤5)训练后的BP神经网络算法对扩展卡尔曼滤波对锂电池SOC的估计值进行优化与补偿,计算得到等效模型的最优状态估计值。本发明的方法使SOC估计算法有了更好的自适应性,符合实际运行工况需要。
声明:
“基于改进BP-EKF算法的锂电池SOC估算方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)