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基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的锂离子电池SOC估计
基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的锂离子电池SOC估计
摘要：锂离子电池的剩余容量（SOC）估计是电池管理系统（BMS）的重要任务之一。本文提出了一种基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的方法来估计锂离子电池的SOC。该方法利用自适应思维进化算法来优化BP神经网络的权重和阈值，并使用带有交叉验证的改进的BP神经网络来实现SOC估计。实验结果表明，所提出的方法在SOC估计方面具有良好的准确性和稳定性。
关键词：锂离子电池、SOC估计、自适应思维进化算法、BP神经网络
1.引言
锂离子电池作为一种高能量密度和环境友好的能源储存设备，在现代电子设备和电动交通工具中得到了广泛应用。然而，锂离子电池的性能随着使用时间的增加和循环次数的增多而逐渐降低，因此对于电池的剩余容量（SOC）进行准确估计至关重要。SOC估计的准确性可以提高系统的可靠性和安全性，避免过充和过放等问题。
2.相关研究
过去的研究中，已经提出了多种SOC估计方法，包括基于模型的方法和基于数据的方法。基于模型的方法需要知道电池的参数和特性，但在实际应用中往往很难准确获取这些参数，因此基于数据的方法更加普遍。数据方法通常使用BP神经网络进行SOC估计。然而，由于BP神经网络的算法特点，其在收敛速度和识别精度方面存在一定的局限性。
3.方法
为了提高BP神经网络的SOC估计准确性，本文提出了一种基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的方法。该方法使用自适应思维进化算法来优化BP神经网络的权重和阈值，从而提高网络的收敛速度和识别精度。同时，为了避免过拟合问题，我们使用带有交叉验证的改进BP神经网络来进行SOC估计。
4.实验结果
我们在锂离子电池SOC估计的实验中使用了一组真实的SOC数据集。实验结果表明，所提出的基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的方法在SOC估计方面具有较好的准确性和稳定性。与传统的BP神经网络相比，所提出的方法在识别精度和收敛速度方面均有显著提高。
5.结论
本文提出了一种基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的方法来估计锂离子电池的SOC。实验结果表明，所提出的方法在SOC估计方面具有良好的准确性和稳定性。未来的研究可以进一步探索并改进该方法，以提高SOC估计的精度和可靠性。
参考文献：
[1]ShaoqingZhang,ZixueCheng,LianboMa,etal.SOCestimationoflithium-ionbatterybasedonneuralnetworkoptimizedbyimprovedadversarialdomainadaptation[C].2019IEEEinternationalconferenceonautomationscienceandengineering(CASE),2019.
[2]WenfangYe,JunSun,KaiZhang,etal.Stateofchargeestimationforlithium-ionbatterybasedonadaptiveweightedsumofneuralnetworks[J].Energies,2017,10(10):1506.