动态工况下锂离子动力电池荷电状态估计和健康状态预测
摘要：电池作为电动汽车的“心脏”，是新能源汽车目前的研究热点。锂离子电池的荷电状态（State of Charge，SOC）可以反映电池当前的剩余容量，由此可以推算出电池汽车剩余的可行驶里程，而电池的健康状态（State of Health，SOH）则反映了电池的剩余寿命。如何提高电池SOC和SOH的预测精度并且可以实现实时在线预测是目前电动汽车电池管理系统研究的重点。本文采用优化的神经网络算法可以实现电池SOC的精准估计，并且采取了优化过后的高斯过程回归算法可以很好的实现电池SOH的精准预测。 本文首先对常用锂离子动力电池的基本结构进行阐述，并分析了电池工作的基本原理。同时...
关键词：
电动汽车锂离子电池荷电状态健康状态在线预测BP神经网络高斯过程回归
授予学位：
硕士
学科专业：
能源动力
导师姓名：
陈昊
学位年度：
2023
语种：
中文
分类号：
U469.72(汽车工程)U464.93(汽车工程)
在线出版日期：
2024-04-26 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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