[1]杨杰君,文健峰,王 全,等. 基于在线极限连续学习机的LiFePO4动力电池SOC 估算[J].控制与信息技术(原大功率变流技术),2019,(05):1.[doi:10.13889/j.issn.2096-5427.2019.05.100]
 YANG Jiejun,WEN Jianfeng,WANG Quan,et al. SOC Estimation of LiFePO4 Power Battery Based on OSELM[J].High Power Converter Technology,2019,(05):1.[doi:10.13889/j.issn.2096-5427.2019.05.100]
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 基于在线极限连续学习机的LiFePO4动力电池SOC 估算()
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《控制与信息技术》(原《大功率变流技术》)[ISSN:2095-3631/CN:43-1486/U]

卷:
期数:
2019年05期
页码:
1
栏目:
出版日期:
2019-10-05

文章信息/Info

Title:
 SOC Estimation of LiFePO4 Power Battery Based on OSELM
作者:
 杨杰君文健峰王 全黄 河刘 媛黄 浩
 (中车时代电动汽车股份有限公司 湘江新区分公司,湖南 长沙 410083)
Author(s):
 YANG Jiejun WEN Jianfeng WANG Quan HUANG He LIU Yuan HUANG Hao
 ( XiangJiang New Area Branch Company, CRRC Times Electric Vehicle Co., Ltd., Changsha, Hunan 410083, China )
关键词:
 极限学习机荷电状态动力电池人工智能
Keywords:
 sequential learning machine state of charge power battery artificial intelligence
分类号:
TM912
DOI:
10.13889/j.issn.2096-5427.2019.05.100
文献标志码:
A
摘要:
 针对现存LiFePO4 电池荷电状态(SOC)估算不准的问题,文章提出了一种基于在线极限连续学习机(OSELM)的SOC 估算模型,其借助OSELM 快速学习能力,通过在线学习方式提高了网络的泛化性能,可自适应电池工作状态以准确估算SOC。以5 Ah LiFePO4 圆柱形电芯为研究对象,测试了其在不同温度、不同放电电流时的单体电压与SOC 的关系,并对试验样本进行了学习和估算。理论分析和试验结果验证了该方法的有效性。
Abstract:
 Aiming at the problem that the SOC estimation precise of LiMPO4 power battery exceeding the allowable, it presented a SOC predictive model based on online extreme sequential learning machine (OSELM). The method which has fast training of the algorithm, generalization, also online sequential learning study the information can be used to improve the SOC estimate accuracy by self-adaption of battery working states. A 5Ah lithium iron phosphate cylindrical battery was studied and recorded in the thesis, such as the relationship between voltage and SOC of battery at different temperatures and different discharge currents. Theoretical analysis and experimental results show the effectiveness of this method.

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备注/Memo

备注/Memo:
 收稿日期:2019-06-17
作者简介:杨杰君(1988—)男,硕士,工程师,主要从事整车控制系统研究。
更新日期/Last Update: 2019-09-28