改進的PSO—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算磷酸鐵鋰電池SOC

周美蘭　趙強　周永勤

摘要：針對電動汽車應(yīng)用的50AH磷酸鐵鋰電池荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）估算不準的難題，在原有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上引入改進的PSO算法加以優(yōu)化，優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，并把優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)用于SOC預(yù)測，減小了SOC估算的誤差.本文以50AH的磷酸鐵鋰電池為研究對象，首先在粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）中引入了變異算子改進了PSO搜索精度較低、后期迭代效率不高等缺點，然后通過實驗分析了電壓、電流、溫度3個主要參數(shù)與SOC的關(guān)系，利用放電實驗法繪制了SOC與開路電壓之間的關(guān)系曲線，最后根據(jù)大量實驗數(shù)據(jù)分別對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進的PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練與SOC預(yù)測，理論分析和實驗表明該方法能夠有效的減小SOC誤差，將誤差控制在2%以內(nèi)，提高了預(yù)測的精確度滿足了SOC估算的要求。endprint