纯电动汽车磷酸铁锂电池组的建模及优化

【摘要】：鉴于传统神经网络和支持向量机机理复杂、计算量大的缺陷,很难实时跟踪磷酸铁锂电池组复杂快速的内部反应,影响电池荷电状态的估算精度,提出应用一种简单、有效的极限学习机对一额定容量为100 Ah、额定电压为72 V的纯电动汽车磷酸铁锂电池组建模,并分别与BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机进行对比;随后,以学习时间和泛化性能为优化目标,应用粒子群方法寻找最佳隐层节点个数;结果表明,基于极限学习机的磷酸铁锂电池组模型的学习时间、泛化性能优于BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机;隐层节点优化后,模型的学习时间和泛化性能达到最优。 【作者单位】： 广西大学电气工程学院;
【关键词】： 传统神经网络 支持向量机 磷酸铁锂电池组 荷电状态 极限学习机 粒子群优化
【基金】：国家自然科学基金项目(61364007);国家自然科学基金重点项目(610034002)
【分类号】：U469.72;TP183
【正文快照】： Modeling and Optimization of Pure Electric Vehicle'sLiFeP04 Battery PackSong Shaojian,Lin Qingfang,Lin Xiaofeng(School of Electrical Engineering,Guangxi University,Nanning 530004,China)particle swarm optimization0弓1冑 、■=::士涨输姊细士灿《廿曰士去八k

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