磷酸铁锂电池组SOC估算：BP神经网络方法

"该文件是关于一种磷酸铁锂电池组的SOC(状态-of-charge)估算方法的发明专利申请，由湖南兴业绿色电力科技有限公司提出。该方法利用了BP神经网络技术来提高磷酸铁锂电池组的SOC估算精度，尤其针对电池容量衰减的影响进行了优化。" 磷酸铁锂电池组的SOC估算对于电动汽车、储能系统等应用至关重要，因为它直接影响到电池管理系统(BMS)的性能和电池的使用寿命。SOC估算的准确性能够确保电池在各种工况下稳定工作，并预防过充或过放，从而保护电池并延长其寿命。 本发明提出的方法中，BP神经网络作为一种强大的非线性模型，被用来构建磷酸铁锂电池组的SOC预测模型。BP神经网络具有一个隐藏层，三个输入和一个输出，隐藏层的节点数为11，并使用Sigmoid转换函数。在权值调整过程中，引入了一个惯性系数，通过平滑加权计算改进权值调整，增加原连接权值的权重，以减小更新过程中可能出现的震荡，提高算法的稳定性。 方法的具体步骤包括： 1. 在BP神经网络权值调整环节，插入惯性系数，以平滑权值的更新，使得更新过程更加稳定。 2. 输入层的输入向量矩阵X(k)、输入层到隐藏层的连接权值矩阵W1(k)、输入层到隐藏层的连接阀值B1(k)、隐藏层向量矩阵H(k)、隐藏层到输出层的连接权值矩阵W2(k)、隐藏层到输出层的连接阀值B2(k)以及输出层的输出向量矩阵Y(k)构成了网络结构的关键组成部分。 3. 通过对电流的积分修正，调整BP神经网络的参数，减少电池容量衰减对SOC估算的误差影响。 这种方法的创新之处在于，它结合了神经网络的预测能力与电流积分的物理特性，对磷酸铁锂电池的SOC进行精确估算，有效地解决了电池容量衰退导致的估算不准确问题，提升了磷酸铁锂电池组在实际应用中的表现和可靠性。