| 基于ESN的锂电池SOC评估方法与仿真研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：4327 K | |
| 標(biāo)簽： 锂电池 荷电状态 回声状态网络 | |
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| 文檔介紹：以新能源车载锂电池为研究对象，建立基于回声状态网络（ESN）预测锂电池的荷电状态（SOC）评估模型。采用交叉验证方法优选回声状态网络参数，以此解决网络模型的参数选择困难。通过带遗忘因子的递归最小二乘法训练建立的回声状态网络模型，实时更新输出权值矩阵以此提高网络的适应性和精度。通过模型仿真分析验证了预测算法的可行性，进一步对比分析了所建立的ESN预测模型与BP神经网络算法、径向基（RBF）网络算法在UDDS、US06和NYCC工况条件下的锂电池SOC评估预测效果，结果表明所建立的回声状态网络模型方法用于锂电池SOC评估预测的性能和效果优于BP算法和RBF算法，具有较好的应用前景，可以为锂电池SOC长期长效预测评估提供参考。 | |
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