双重状态转移优化RBFNN的锂电池SOC估算方法

来源期刊：控制工程2019年第12期

论文作者：阳春华 李学鹏 陈宁 周晓君

文章页码：2235 - 2240

关键词：锂离子电池;荷电状态SOC;RBF神经网络;状态转移算法;

摘    要：针对锂离子电池荷电状态（State of Charge, SOC）的预测精度问题,提出了一种基于双重状态转移算法优化的径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经网络的锂离子电池SOC估算方法。该方法将K-means聚类算法运用于RBF神经网络隐含层个数的确定,并采用状态转移算法（State Transition Algorithm, STA）对K-means聚类算法进行优化,合理确定了RBF神经网络的网络结构。基于最优的网络结构,利用STA调整网络的参数,包括核函数中心点、宽度和连接权值。将训练好的RBF神经网络用于估算锂离子电池SOC。为了证明所提的混合算法的有效性,使用安时积分法和BP神经网络算法进行对比。结果表明,该方法优于其他方法。