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《基于ls-svm的混合动力镍氢电池组soc预测》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第 44卷第 1期中南大学学报(自然科学版)Vol.44No.12013年 1月JournalofCentralSouth University(Scienceand Technology)Jan. 2013基于 LSSVM 的混合动力镍氢电池组 SOC 预测1, 231, 21, 2陈健美,钱承,李玉强,曾谊晖(1.湖南省工程车辆底盘制造工程技术研究中心,湖南长沙,410205;2.湖南涉外经济学院机械工程学院,湖南长沙,410205;3.湖南大学机械与运载工程学院,湖南长沙,410082) 摘要:在电池管理系统中为了使荷电状态量SOC(st
2、ateofcharge)估计精确,提出以遗传算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的方法对电池的SOC进行预测的模型。在电池变流情况下对SOC进行研究,以标准工况下的实验数据作为样本,以电池的电流、电压及温度作为训练模型的输入,SOC作为输出建立模型,使之能很好地适用于混合动力汽车用电池在变电流状态下的实时SOC估计。研究结果表明:该预测模型预测精度高,其最大相对误差小于3%,平均相对误差小于2%,且与神经网络预测结果相比具有更强的实用性。关键词:混合动力;SOC预测;最小支持向量机;遗传算法中图分类号:TM912.2 文献标志码:A文章编号
3、:1672−7207(2013)01−0135−05SOC prediction ofMH/Nibatteryin hybrid vehicle based on LSSVM1, 231, 21, 2CHENJianmei,QIANCheng ,LI Yuqiang ,ZENGYihui(1.Research CenterofEngineeringTechnologyforEngineeringVehicleChassisManufacturinginHunanProvince,Changsha410205,China;2.Department
4、ofMechanicalEngineering,HunanInternationalEconomics University,Changsha410205,China;3.CollegeofMechanicaland VehicleEngineering,HunanUniversity,Changsha 410082,China)Abstract:In ordertomakethe SOC(stateofcharge)accurately estimate in the batterymanagementsystem,the leastsqua
5、resupportvectormachine(SVM)wasusedintheSOCestimation model.Underthevaryingcurrentcondition,the inputsofthismodelwere current,voltage and temperature,and the outputwasthe value ofSOC,and the modelwasused in the hybridelectricvehicle.The resultsshowthatthismodel’s forecastingp
6、recision is high,the maxrelativeerroris3%,andthe meanrelative erroris 2%.Themodelis morepracticalthantheneuralnetwork.Keywords:hybrid vehicle;SOCestimation;leastsquare supportvectormachine (SVM);geneticalgorithm目前,研发并使用混合动力汽车是解决当今世界电池组的使用寿命与安全。为此,本文作者针对电池可持续发展所面临的能源危机和环境污染2
7、个根本问组中的1 个关键状态即电池的荷电状态量(stateof [1−2] 题的有效途径之一。电池组作为混合动力汽车的重要charge,SOC)进行预测,其中,如何正确获取蓄电组成部分,其电池管理系统对电池SOC的预测、充放池组的荷电状态成为混合动力应用的重要环节。SOC 电管理、均衡管理等起到决定性作用,也直接影响了作为直接反映电池剩余电量的参数,定义为蓄电池所收稿日期:2011−12−31;修回日期:2012−03−10基金项目:湖南省自然科学基金资助项目[11JJ3059]通信作者:陈健美(1957−),男,湖南望城人,博士,教授,从事工
8、程车辆设计及优化研究工作;电话:13786145384;Email: jianmeich@163.com136 中南大学学报(自然科学版)第 44 卷