基于神经网络与UKF的锂离子电池组SOC估算方法提升策略

本文档探讨了一种结合神经网络与无迹卡尔曼滤波器（UKF）的锂离子电池组荷电状态（SOC）估算方法，这对于电动汽车的发展至关重要。新能源汽车，特别是纯电动汽车，因其环保和能量密度高等优势，已成为战略新兴产业的重点。然而，锂离子电池的安全性和稳定性问题限制了其广泛应用，因此电池管理系统（BMS）中的SOC估算技术研究显得尤为重要。 传统的安时积分法通过电流积分来估算SOC，虽然简便且短期精度高，但长期使用下会积累测量误差。本文所提出的新型方法旨在解决这一问题。它利用了UKF的优点，即无需依赖于精确的电池组电路模型，同时结合了神经网络的优势，能够有效地减小最大误差。这种方法的设计灵感来自于实际应用，基于高级车辆仿真器（ADVISOR2002）在真实工况下的数据进行实验验证。 神经网络作为非线性模型，具有强大的拟合能力和自适应性，能够捕捉到电池行为的复杂特性。UKF则是一种在系统状态估计中表现出色的滤波算法，尤其适合处理噪声和不确定性。将两者结合，可以提供更准确、鲁棒的SOC估计，对于电动汽车的续航能力、电池寿命管理和行车安全性具有显著提升。 该研究不仅关注理论模型的构建，也注重实际应用的可行性。中图分类号TN36-34表明其技术性质，文献标识码A则代表学术期刊文章。通过这篇文章，读者可以获得关于如何优化锂离子电池组SOC估算技术，提高电动汽车整体性能的深入理解。 这篇论文为电动汽车行业的电池管理系统提供了一个创新且实用的SOC估算解决方案，对于推动新能源汽车的发展具有重要意义。未来的研究可能进一步探索如何在实际应用中优化算法效率，降低计算复杂度，以满足日益增长的电动汽车市场需求。