【摘 要】
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电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,
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电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,SOC)则是PHEV控制策略中的重要参数。针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明。利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真。结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度。
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