基于人工智能的鋰電池SOC預(yù)測建模與優(yōu)化
作者：劉聰聰; 李珺凱; 劉凱文; 張持健 安徽師范大學(xué)物理與電子信息學(xué)院; 安徽蕪湖241002
摘要：為了實現(xiàn)退役動力鋰電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)的預(yù)測,針對退役鋰離子電池特殊的非線性關(guān)系,提出自適應(yīng)法和列文伯格算法(Levenberg-Marquardt,LM)相結(jié)合優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算退役鋰電池SOC的VLLM動態(tài)模型,并驗證了隨機(jī)工況下退役鋰電池SOC預(yù)測的可靠性。實驗結(jié)果表明,該模型用優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法估算SOC的誤差能控制在1%以內(nèi),隨機(jī)工況誤差在5%以內(nèi),提高了退役鋰電池SOC的預(yù)測精度,為退役鋰電池的梯次利用奠定了基礎(chǔ)。
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無線電通信技術(shù)雜志
無線電通信技術(shù)雜志， 雙月刊，本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向，堅持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：專家論壇、通信系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息傳輸與接入技術(shù)、天線與伺服技術(shù)、綜合電子信息技術(shù)等。于1972年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。
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