基于萤火虫神经网络的动力电池SOC估算
【摘要】 针对BP神经网络算法对电动汽车电池荷电状态（stateofcharge，SOC）估算的缺陷，提出一种基于萤火虫（fireflyalgorithm，FA）神经网络的SOC估算方法。以磷酸铁锂电池为测试对象，在ARBIN公司生产的EVTS电动车动力电池测试系统装置上进行测试，收集锂电池的各项性能参数。采用端电压和放电电流作为输入参数，SOC作为输出参数，建立FA-BP神经网络模型，用于估算锂离子电池充放电过程中的任一状态下的SOC。仿真实验结果表明，与现有的BP神经网络估算方法相比，基于FA-BP神经网络的锂电池SOC估算方法准确度高，具备很好的实用性。
