周美蘭　趙強(qiáng)　周永勤

摘要：針對(duì)電動(dòng)汽車應(yīng)用的50AH磷酸鐵鋰電池荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）估算不準(zhǔn)的難題，在原有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上引入改進(jìn)的PSO算法加以優(yōu)化，優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，并把優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)用于SOC預(yù)測(cè)，減小了SOC估算的誤差.本文以50AH的磷酸鐵鋰電池為研究對(duì)象，首先在粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）中引入了變異算子改進(jìn)了PSO搜索精度較低、后期迭代效率不高等缺點(diǎn)，然后通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析了電壓、電流、溫度3個(gè)主要參數(shù)與SOC的關(guān)系，利用放電實(shí)驗(yàn)法繪制了SOC與開(kāi)路電壓之間的關(guān)系曲線，最后根據(jù)大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)的PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與SOC預(yù)測(cè)，理論分析和實(shí)驗(yàn)表明該方法能夠有效的減小SOC誤差，將誤差控制在2%以內(nèi)，提高了預(yù)測(cè)的精確度滿足了SOC估算的要求。endprint