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【24h】

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

机译:使用反向衰老神经网络方法对铅酸电池的充电估计状态

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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:精确的电池充电状态(SOC)方法对于具有电池的最佳利用是必不可少的。 本研究中的SOC估计提出了反向传播神经网络方法,然后用开路电压(OCV)预测和库仑计数方法进行比较。 实验结果表明,SOC估计显示精确的测量值,最大的平均误差不超过0.893%。

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