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基于人工智能的鋰電池SOC預(yù)測(cè)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(shí)現(xiàn)退役動(dòng)力鋰電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)的預(yù)測(cè),針對(duì)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(dòng)態(tài)模型,并驗(yàn)證了隨機(jī)工況下退役鋰電池SOC預(yù)測(cè)的可靠性。實(shí)驗(yàn)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(cè)精度,為退役鋰電池的梯次利用奠定了基礎(chǔ)。

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