SOC预测

作品数：78被引量：583H指数：12
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相关领域：电气工程交通运输工程机械工程更多>>
相关作者：孙玉坤张持健黄永红韩晓东鲍伟更多>>
相关机构：合肥工业大学江苏大学桂林电子科技大学武汉理工大学更多>>
相关期刊：《计算机仿真》《清华大学学报（自然科学版）》《数学的实践与认识》《计算机与现代化》更多>>
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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PSO-GRU的锂电池SoC预测被引量：1
《信息与电脑》2023年第11期109-111,共3页蒋永辉 
海南省重点研发计划项目(项目编号:ZDYF2021GXJS023)。
电池荷电状态(State of Charge,SoC)是预防新能源汽车电池过充或过放的重要指标。文章提出一种基于粒子群优化算法-门循环单元(Particle Swarm Optimization-Gate Recurrent Unit,PSO-GRU)的锂电池SoC预测方法。该方法使用粒子群优化算...
关键词：荷电状态(SoC)预测 门循环单元(GRU)神经网络 粒子群优化算法(PSO)算法 
基于LSTM-Attention的锂电池SoC预测
《信息与电脑》2023年第9期99-101,106,共4页蒋永辉 
海南省重点研发计划项目(项目编号:ZDYF2021GXJS023)。
电池荷电状态(Stateof Charge,SoC)对新能源汽车安全行驶非常重要。文章提出一种基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和注意力机制(Attention)的锂电池SoC预测方法。该方法将电池放电电流、电压、温度等电池工作历史参数...
关键词：电池荷电状态(SoC)预测 长短期记忆(LSTM)神经网络 注意力机制 新能源汽车 
基于GWO-BP神经网络的电池SOC预测方法研究被引量：17
《计算机应用与软件》2022年第9期65-71,共7页鲍伟 任超 
国家自然科学基金项目(51405122)。
为了进一步提高传统BP神经网络在电动汽车电池SOC预测中的精度,基于电动汽车云平台的以10 s为采样周期的电池运行数据,对电动汽车电池SOC的预测方法进行研究。对云平台数据进行预处理,选择电池包电压、电流和平均温度作为神经网络的输入...
关键词：电动汽车 电池荷电状态(SOC) BP神经网络 灰狼优化算法 
基于多模型模糊扩展卡尔曼滤波的电池SOC预测被引量：1
《长春师范大学学报》2019年第6期15-18,共4页王勇 陈万顺 
安徽省质量工程项目“芜湖职业技术学院江苏新通达汽车智能技术校企合作实践基地”(2017sjjd041);芜湖职业技术学院校级重点项目“基于交互多模型卡尔曼滤波的动力电池荷电状态测量”(Wzyzrzd201702)
随着电池充放电次数的增加,电池充放电特性会发生变化,难以使用单一数学模型加以描述,从而限制了传统卡尔曼滤波预测电池SOC值的精度。针对不同充放电次数的电池分别建立数学模型,并通过卡尔曼滤波对不同模型的电池荷电状态进行预测。...
关键词：SOC预测 扩展卡尔曼滤波 模糊推理 
基于GSO-BP神经网络的磷酸铁锂电池SOC预测被引量：2
《中国民航大学学报》2018年第5期60-64,共5页王丙元 张丹丹 
国家自然科学基金项目(U1333102)
在分析磷酸铁锂电池充放电机理的基础上,建立基于BP神经网络的磷酸铁锂荷电状态(SOC)预测模型。萤火虫算法(GSO)具有不需要目标函数梯度信息、不易陷入局部最优的特点,用于优化BP神经网络的权值和阈值,可提高磷酸铁锂电池SOC预测的精度...
关键词：萤火虫优化算法 BP神经网络 磷酸铁锂电池 SOC预测 
可充电锂电池剩余电量预测方法被引量：10
《中南大学学报（自然科学版）》2018年第9期2121-2128,共8页陈思媛 方正 胡伟锋 余杰 王倩 王涵博 王禹昕 
国家自然科学基金资助项目(61571381)~~
为了对锂离子电池剩余电量(SOC)进行准确测量,以2 200 mA?h的聚合物锂电池为研究对象,利用Hyperion平衡充放电设备采集6个不同放电电流下(0.7,1.1,1.7,2.2,2.7和3.3A)的放电电压和放电倍率;采取误差反向传播(BP)和径向基函数(RBF) 2个...
关键词：锂离子电池 SOC预测 BP RBF 
CPSO-LSSVM算法在车载电池SOC预测中的应用被引量：3
《实验室研究与探索》2018年第8期110-114,共5页谈发明 王琪 
江苏省高等学校自然科学研究面上项目(17KJB470003);江苏高校自然科学基金(15KJB470004)
针对车载电池SOC难以精确预测的问题,提出以CPSO算法优化LSSVM模型参数,避免了参数选择的盲目性,提高了测量精度及泛化能力。利用ADVISOR软件采集车载电池各项性能参数,其中,电流、电压及温度数据作为CPSO-LSSVM预测模型的输入,SOC作为...
关键词：混沌粒子群优化 最小二乘支持向量机 荷电状态 预测 
基于IPSO-BP神经网络的锂电池SOC预测被引量：2
《数字制造科学》2018年第1期45-49,共5页罗晓东 
针对当前纯电动汽车中锂离子电池SOC的预测方法中模型内部经验参数多,预测精度不高的问题,采用先进的算法对其进行相关研究。提出了一种基于数据驱动,釆用IPSO算法优化BP神经网络连接权值和阈值,建立基于IPSO-BP神经网络的预测模型,对电...
关键词：IPSO 锂离子电池 BP神经网络 SOC 预测 
基于模糊C均值改进算法和ANFIS的蓄电池SOC预测被引量：3
《计算机与现代化》2017年第12期111-116,共6页杨慧婕 刘微 黄先莉 刘守印 
蓄电池剩余电量预测作为蓄电池智能管理系统的核心部分,为合理控制蓄电池的充放电情况、延长蓄电池的使用寿命提供了判据。然而蓄电池剩余电量的影响因素复杂、预测难度较大。针对这一挑战性课题,提出一种基于改进的模糊C均值聚类和自...
关键词：自适应神经模糊推理系统 模糊C均值聚类 减法聚类 剩余电量 
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