基于ls-svm的混合动力镍氢电池组soc预测

《基于ls-svm的混合动力镍氢电池组soc预测》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、第 44卷第 1期中南大学学报(自然科学版)Vol.44No.12013年 1月JournalofCentralSouth University(Scienceand Technology)Jan. 2013基于 LSSVM 的混合动力镍氢电池组 SOC 预测1, 231, 21, 2陈健美，钱承，李玉强，曾谊晖(1.湖南省工程车辆底盘制造工程技术研究中心，湖南长沙，410205；2.湖南涉外经济学院机械工程学院，湖南长沙，410205；3.湖南大学机械与运载工程学院，湖南长沙，410082) 摘要：在电池管理系统中为了使荷电状态量SO

2、C(stateofcharge)估计精确，提出以遗传算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的方法对电池的SOC进行预测的模型。在电池变流情况下对SOC进行研究，以标准工况下的实验数据作为样本，以电池的电流、电压及温度作为训练模型的输入，SOC作为输出建立模型，使之能很好地适用于混合动力汽车用电池在变电流状态下的实时SOC估计。研究结果表明：该预测模型预测精度高，其最大相对误差小于3%，平均相对误差小于2%，且与神经网络预测结果相比具有更强的实用性。关键词：混合动力；SOC预测；最小支持向量机；遗传算法中图分类号：TM912.2 文献标

3、志码：A文章编号：1672−7207(2013)01−0135−05SOC prediction ofMH/Nibatteryin hybrid vehicle based on LSSVM1, 231, 21, 2CHENJianmei,QIANCheng ,LI Yuqiang ,ZENGYihui(1.Research CenterofEngineeringTechnologyforEngineeringVehicleChassisManufacturinginHunanProvince,Changsha410205,China;

4、2.DepartmentofMechanicalEngineering,HunanInternationalEconomics University,Changsha410205,China;3.CollegeofMechanicaland VehicleEngineering,HunanUniversity,Changsha 410082,China)Abstract:In ordertomakethe SOC(stateofcharge)accurately estimate in the batterymanagementsyst

5、em,the leastsquaresupportvectormachine(SVM)wasusedintheSOCestimation model.Underthevaryingcurrentcondition,the inputsofthismodelwere current,voltage and temperature,and the outputwasthe value ofSOC,and the modelwasused in the hybridelectricvehicle.The resultsshowthatthis

6、model’s forecastingprecision is high,the maxrelativeerroris3%,andthe meanrelative erroris 2%.Themodelis morepracticalthantheneuralnetwork.Keywords:hybrid vehicle;SOCestimation;leastsquare supportvectormachine (SVM);geneticalgorithm目前，研发并使用混合动力汽车是解决当今世界电池组的使用寿命与安全。为此，本文作者

7、针对电池可持续发展所面临的能源危机和环境污染2 个根本问组中的1 个关键状态即电池的荷电状态量(stateof [1−2] 题的有效途径之一。电池组作为混合动力汽车的重要charge,SOC)进行预测，其中，如何正确获取蓄电组成部分，其电池管理系统对电池SOC的预测、充放池组的荷电状态成为混合动力应用的重要环节。SOC 电管理、均衡管理等起到决定性作用，也直接影响了作为直接反映电池剩余电量的参数，定义为蓄电池所收稿日期：2011−12−31；修回日期：2012−03−10基金项目：湖南省自然科学基金资助项目[11JJ3059]通信作者：

8、陈健美(1957−)，男，湖南望城人，博士，教授，从事工程车辆设计及优化研究工作；电话：13786145384；Email: jianmeich@163.com136 中南大学学报(自然科学版)第 44 卷