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(simulated annealing,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.
三元锂电池 峰值功率 模拟退火算法 BP神经网络 Matlab