基于BP神经网络的电池SOC预测研究  

作　　者：严其艳[1] 刘勇求[1] 

机构地区：[1]广东科技学院

出　　处：《数码世界》2015年第12期5-5,共1页Digital Space

基　　金：广东科技学院2014年度院级科研项目(GKY-2014KYYB-4)

摘　　要：电动汽车需要一个电池管理系统对电池荷电状态（state of charge,SOC）进行预测可靠的预测。本文采用人工智能技术对电池荷电状态预测进行研究,提出了一种基于BP神经网络的锂电池SOC预测方法。仿真实验结果表明,与现有的预测方法相比,基于BP神经网络的锂电池SOC预测方法准确度高,可较好的解决该预测问题。

关 键 词：BP神经网络 电池管理系统 SOC预测 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]