基于人工神经网络的最大充放电功率预测方法研究

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针对混合动力汽车中镍氢电池组模块,通过人工神经网络算法预测出其在下一时刻的最大充放电功率值。首先,通过查匹配表获得目标值与SOC(剩余电荷量)、电压、温度的对应关系,再选取与目标值相关联的SOC、电压、电流、温度,加上上一时刻预测出的最大充放电功率值作为该人工神经网络的输入变量,通过实验对人工神经网络结构算法进行设计优化。最终得到最大充放电功率预测用人工神经网络模型,经实际数据测试分析,其误差小于8%。此预测对于混合动力汽车在启动和爬坡控制策略有重要的实用意义。
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