"基于自适应灾变遗传-循环神经网络的锂离子电池SOC精准估计"

近年来随着中国加大电动汽车的发展速度，锂离子电池作为其主要能源供应方式之一，由于其能量密度高、重量轻、使用寿命长等优势而在电动汽车领域得到了广泛应用。然而，锂电池的安全性依然是其大规模商业应用过程中的主要挑战之一。其中，荷电状态（State of Charge，SOC）的准确估计对于电池的安全稳定运行具有重要意义。由于 SOC 的值无法直接测量，通常需要通过监测电压、电流等运行参数来进行估计。 目前广泛应用的 SOC 估计方法包括原理法、模型法和数据驱动法。原理法主要是通过电池的定义方式来计算 SOC 值，包括安时积分法和开路电压法。安时积分法通过对电流进行积分运算来计算 SOC，然而这种开环方法容易导致累积误差的产生。开路电压法则是利用电池开路电压与 SOC 的函数关系来计算 SOC，虽然相对于安时积分法具有更高的估计精度，但仍受到电池记忆性特点的影响导致误差增大，因此原理法的估计精度一般较低。 模型法则是通过建立电池的数学模型，利用模型参数对电池 SOC 进行估计。这种方法相较于原理法更能准确估计 SOC，但需要提前准备好精确的电池模型参数，且模型复杂度较高。因此，为了提高锂离子电池的 SOC 估计精度，研究者们正在探索利用更加先进的方法。 本文提出了一种基于自适应灾变遗传-循环神经网络的锂离子电池 SOC 估计方法。该方法结合了灾变遗传算法和循环神经网络的优势，通过不断调整网络结构和参数来适应电池工作状态的变化，实现对电池 SOC 的精准估计。灾变遗传算法能够快速搜索最优解，提高了估计的准确性；循环神经网络能够处理时序数据并具有较好的预测能力，从而提高了 SOC 的估计精度。 实验结果表明，所提出的基于自适应灾变遗传-循环神经网络的 SOC 估计方法相较于传统方法具有更高的准确性和稳定性。该方法在真实电池数据集上进行了验证，结果表明其在不同工况下均表现出良好的估计效果。这一研究为提高锂离子电池 SOC 估计精度提供了一种有效的解决方案，有望在电动汽车领域得到广泛应用，进一步推动电池安全性的提升和电动汽车的可持续发展。