新型电动汽车动力电池SOC估计方法研究

摘要

利用支持向量回归算法(ε-SVR)非线性逼近能力强、收敛速度快、具有全局最优解的特性,对电动汽车动力电池的荷电状态(State of Charge,简称SOC)估计方法进行了研究,确立了动力电池的电压、电流、输入输出功率与SOC之间的非线性关系.通过对比BP神经网络算法进行了仿真实验.结果表明,利用ε-SVR算法能更准确地逼近实际SOC值,获得更好的估计效果.