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基于电动汽车锂电池荷电量在线预测的优化设计
| 题名： | 基于电动汽车锂电池荷电量在线预测的优化设计 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 周峰武 杨帆 靳晓光 吕征宇 厉小润 |
| 作者单位： | 浙江大学电气工程学院,浙江杭州 310027 |
| 关键词： | EV/HEV 电荷状态(SOC) 收敛速度 自适应小波神经网络(AWNN) |
| 摘要： | 为了延长电动汽车/混合动力电动汽车(EV/HEV)锂电池的寿命并提高其性能，快收敛速度和高精度的电池的电荷状态(SOC)在线估计显得尤为重要。传统的SOC估算算法的缺点显而易见，由此提出了一种基于自适应小波神经网络(AWNN)的SOC估算模型。通过用自适应算法来训练模型，能够实现准确的在线SOC估计。仿真和试验结果的给出，表明该算法具有最快的收敛速度和最高精度，是锂电池估计SOC的一种有效可行的方法。 |
| 会议日期： | 201406 |
| 会议举办地点： | 长沙 |
| 会议名称： | 第三届特种车辆全电化技术发展论坛 |
| 出版日期： | 2014-05-31 |
| 母体文献： | 第三届特种车辆全电化技术发展论坛论文集 |
| 分类号： | TM8 O55 |
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