基于指数函数拟合的蓄电池剩余放电时间预测模型研究  

A Prediction Model of Battery Residual Discharge Time Based on Exponential Function Fitting

作　　者：陈溥[1] 杨贶 Chen Pu;Yang Kuang(Liuzhou Railway Vocational and Technical College,Liuzhou,China)

机构地区：[1]柳州铁道职业技术学院,广西柳州

出　　处：《科学技术创新》2023年第8期52-55,共4页Scientific and Technological Innovation

基　　金：2023年广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“基于CNN-LSTM的铁路道岔故障诊断系统研究”(2023KY1437);2022年柳州铁道职业技术学院校级项目“新能源汽车动力电池SOC预测研究与软件设计”(2022-KJA02)、基于深度学习的铁路道岔故障诊断系统的开发与研究(2022-KJB10)。

摘　　要：本文根据2016年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题附件中提供的电池放电采样数据,运用MATLAB拟合工具箱中的两种指数函数方法对数据进行拟合,得到了20A~100A各电流下的放电曲线拟合图,以MALTAB中两种指数函数拟合方法输出的评判指标为依据,择优选取从而得到最终的预测模型,最后计算各模型的平均相对误差,验证了模型具有较好的预测效果,并依据模型计算得到了电池剩余放电时间。According to the battery discharge sampling data provided in the 2016 National College Students'Mathematical Modeling Contest C,the two exponential function methods to fit the discharge curve fit of each current from 20A to 100A,based on the evaluation index of MALTAB,to select the final prediction model,and finally calculate the average relative error of each model,and verify that the model has a good prediction effect.

关 键 词：指数函数拟合 放电曲线 平均相对误差 

分 类 号：TM912[电气工程—电力电子与电力传动]