| 基于ESN的鋰電池SOC評估方法與仿真研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：4327 K | |
| 標簽： 鋰電池 荷電狀態 回聲狀態網絡 | |
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| 文檔介紹：以新能源車載鋰電池為研究對象，建立基于回聲狀態網絡（ESN）預測鋰電池的荷電狀態（SOC）評估模型。采用交叉驗證方法優選回聲狀態網絡參數，以此解決網絡模型的參數選擇困難。通過帶遺忘因子的遞歸最小二乘法訓練建立的回聲狀態網絡模型，實時更新輸出權值矩陣以此提高網絡的適應性和精度。通過模型仿真分析驗證了預測算法的可行性，進一步對比分析了所建立的ESN預測模型與BP神經網絡算法、徑向基（RBF）網絡算法在UDDS、US06和NYCC工況條件下的鋰電池SOC評估預測效果，結果表明所建立的回聲狀態網絡模型方法用于鋰電池SOC評估預測的性能和效果優于BP算法和RBF算法，具有較好的應用前景，可以為鋰電池SOC長期長效預測評估提供參考。 | |
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