基于SA BP混合算法的动力电池放电峰值功率估算
【摘要】 针对一般的电池峰值功率状态估算只考虑单个因素的影响，或使用的电池模型相对简单等问题，提出一种新的估算方法.以三元锂动力电池作为研究对象，综合考虑了电池的温度、荷电状态和欧姆内阻等对电池放电峰值功率的影响，运用Matlab中的神经网络工具箱与Matlab语言编程，建立了基于数据统计和机器学习的模拟退火(simulatedannealing，SA)+BP神经网络混合算法的神经网络电池模型.采用混合脉冲功率特性测试方法进行试验，共得到245组有效的试验数据，其中200组数据作为训练样本，45组数据作为测试样本.对比了单一BP算法和SA+BP混合算法训练模型的仿真结果，证明SA+BP混合算法训练的电池模型估算精度更高，能更加准确地描述电池的功率特性.
