基于平滑因子引入和神经网络优化的锂电池SOC估计方法OACSTPCD

为提高锂电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出了一种基于平滑因子引入和神经网络优化的锂电池SOC估计方法。将黄金分割优选法和模糊C均值聚类算法应用于RBF神经网络,分别用来确定最佳隐含层神经元个数和径向基中心;采用遗传算法对高斯核函数宽度及连接权值进行优化,解决了RBF神经网络结构和初始参数难以确定的问题。将滑动时间窗口内的放电容量作为平滑因子引入神经网络模型,增强了RBF网络对锂离子电池非线性特性拟合的能力。基于实验获得的锂离子电池在联邦城市行车计划(FUDS)工况下的数据,对所提出的方法进行仿真和验证,结果表明,所提方法显著提升了锂电池SOC的估计精度。