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State of charge estimation for a lead-acid battery using backpropagation neural network method

机译:基于反向传播神经网络的铅酸蓄电池充电状态估计

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摘要

An accurate battery State of Charge (SOC) method are essential for having optimum utilization of a battery. The SOC estimation in this research propose Back propagation Neural Network method, then the result compare with Open Circuit Voltage (OCV) prediction and coulometric counting method. Experiment results show that the SOC estimation shows accurate measurements with maximum average percentage error no more than 0.893%.
机译:准确的电池充电状态(SOC)方法对于电池的最佳利用至关重要。本研究中的SOC估计提出了反向传播神经网络方法,然后将结果与开路电压(OCV)预测和库仑计数方法进行了比较。实验结果表明,SOC估计可显示准确的测量结果,最大平均百分比误差不超过0.893%。

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