SOC预测

作品数：78被引量：583H指数：12
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基于变窗口自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态预测
《电工技术学报》2025年第6期1974-1983,共10页范兴明 吴润玮 封浩 张鑫 
国家自然科学基金(61741126);广西自然科学基金(2022GXNSFAA035533)资助项目。
基于噪声协方差匹配方法的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法,其固定长度的时间窗影响算法噪声统计量。且AUKF中匹配窗口长度常由经验法确定,在复杂工作条件下容易引起噪声协方差估算的不确定。为了进一步提高算法的噪声协方差估算精度,...
关键词：SOC预测 自适应无迹卡尔曼 变窗口自适应无迹卡尔曼 
基于ISSA-KELM的锂离子电池组SOC预测
《电源学报》2024年第6期217-224,共8页张英达 马鸿雁 窦嘉铭 王帅 李晟延 胡璐锦 
北京建筑大学博士基金资助项目(ZF15054);北京建筑大学2021年度研究生创新资助项目(PG2021056)。
针对锂离子电池组荷电状态SOC(state-of-charge)难以预测的问题,提出改进麻雀搜索算法ISSA(improved sparrow search algorithm)优化核极限学习机KELM(kernel extreme learning machine)的SOC预测模型。首先,引入Logistic混沌映射改进标...
关键词：锂电池组 荷电状态 核极限学习机 算法优化 
基于BP神经网络的太阳能路灯SOC预测被引量：1
《电子器件》2024年第5期1227-1232,共6页张安莉 谢檬 李翔 杜阳光 
陕西省教育厅教学改革重点攻关项目(23BG054);陕西省教育厅教学改革项目(23BY193);机器人与智能制造陕西省高校工程研究中心基金项目(2022GZ04);中国电子教育学会教育教学改革研究项目(DJZ23009);西安交通大学城市学院2024年度科研潜力培育项目(2024PY01)。
针对光伏发电应用领域太阳能路灯系统的过充电或过放电现象对蓄电池本身特性产生影响、降低使用寿命的问题,采用单片机和LabVIEW进行太阳能路灯蓄电池电压检测,采用BP神经网络进行太阳能路灯蓄电池荷电率(SOC)预测。BP神经网络将测得数...
关键词：SOC预测 BP神经网络 蓄电池 LABVIEW 
基于注意力机制和CNN-LSTM融合模型的锂电池SOC预测被引量：1
《电源学报》2024年第5期269-277,共9页张帅涛 蒋品群 宋树祥 夏海英 
广西科技重大专项资助项目(AA20302003,AA23023010)。
为提高锂电池荷电状态SOC(state-of-charge)预测精度,提出1种基于注意力机制和卷积神经网络-长短时记忆CNN-LSTM(convolution neural network-long short-term memory)融合模型的锂电池荷电状态预测方法。该模型采用一维CNN和LSTM神经...
关键词：锂电池 荷电状态 卷积神经网络 长短时记忆神经网络 注意力机制 
数据分布多样性对锂电池SOC预测的泛化影响
《储能科学与技术》2024年第5期1677-1687,共11页何林 刘江岩 刘彬 李夔宁 代帅 
数据驱动模型预测荷电状态(SOC)依赖高质量的实验数据,在应用于实际使用场景下的分布多样的锂电池组数据时会出现预测的准确性不稳定即泛化能力差的情况,限制了模型的实际应用。研究实际场景下的大规模数据的分布多样性对SOC预测模型的...
关键词：锂离子电池 荷电状态 数据驱动 分布多样性 泛化性 
基于PSO-RBFNN的电动汽车锂电池SOC预测
《汽车维修》2024年第1期10-14,共5页张迪俊 
针对现有电动汽车锂电池SOC预测不准的问题,提出了一种锂电池SOC预测新方法。采用粒子群算法对径向基神经网络的3个主要参数进行优化,建立了基于PSO-RBFNN的电动汽车锂电池SOC预测模型,采用锂电池充放电实验数据进行仿真分析,并与其他...
关键词：电池充放电 径向基神经网络 粒子群算法 误差指标 平均相对误差 均方根误差 RBFNN 仿真分析 
基于Volterra自适应滤波的SOC估计算法
《电力设备管理》2024年第5期102-105,共4页龙雄峰 陈小龙 邓凯文 
针对锂离子电池组中BMS检测的电压、电流等参数存在实时性差而导致SOC估计误差增大的问题,提出基于混沌时间序列的Volterra自适应滤波器的SOC预测法。该方法首先验证了锂离子电池的SOC时间序列存在混沌特性,其次采用相空间重构法将电压...
关键词：锂离子电池 电池管理系统 SOC预测 Volterra自适应滤波器 
新能源汽车动力电池SOC预测系统研究被引量：1
《汽车测试报告》2023年第24期46-48,共3页梁雪梅 陈小龙 蒲玖林 
广西壮族自治区教育厅2022年度广西职业教育教学改革研究项目“‘岗课赛证’融合的《新能源汽车控制系统故障检修》课程建设探究与实践”(GXGZJG2022B033);广西工业职业技术学院2022年度校级科研项目“‘岗课赛证’融合的《新能源汽车控制系统故障检修》课程建设探究与实践”(GYJG2022008A)研究成果。
新时代下,新能源汽车动力电池SOC预测工作十分重要,并且SOC预测技术水平可反映出电池管理系统效用,并影响新能源汽车的续航里程。该文对新能源汽车动力电池SOC进行概述,分析基于模糊逻辑方法的SOC预测方法,对SOC预测系统的软硬件进行分...
关键词：新能源汽车 动力电池 SOC预测系统 
基于实时车流信息的电动汽车未来行驶工况预测
《重庆理工大学学报（自然科学）》2023年第11期93-102,共10页张毅 黄韬一 刘寅童 
重庆市教委青年基金项目(KJQN202001105)。
在全球能源短缺和污染加重的背景下,新能源汽车领域关键技术成为研究热点。然而纯电动汽车剩余续航里程的不确定性,严重地影响了纯电动汽车的进一步推广。因此,精确地预测车辆未来能耗以确定其剩余行驶里程,具有重大意义。本研究基于实...
关键词：车辆SOC预测 API EM聚类分析算法 RBF神经网络分类器 
基于BiLSTM-MhSa-ResNet的储能电站SOC预测被引量：2
《电子设计工程》2023年第22期78-82,共5页廖圣瑄 李林 丁伟 唐起超 唐志军 杨继盛 
龙源电力集团股份有限公司科技创新项目(GJNY-20-15)。
储能电站荷电状态(SOC)评估对储能电站安全稳定运行起到重要作用。针对当前传统神经网络预测精度不足的问题,提出一种双向长短期记忆多头残差网络(BiLSTM-MhSa-ResNet)进行SOC预测。该模型使用多头自注意力机制提高了特征值的获取能力,...
关键词：荷电状态 深度学习 锂电池 神经网络 储能电站 
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