基于WOA-BP神经网络估算锂离子电池SOC

摘要

准确的荷电状态(SOC)估算可为电动汽车的可靠运行提供安全保障。提出将鲸鱼优化算法(WOA)和BP神经网络相结合的锂离子电池SOC估算方法。电池模型采用一阶RC电路,基于遗忘因子递推最小二乘法对模型参数进行辨识,通过电池实际状况自适应地调整校正,并采用WOA-BP神经网络算法,克服BP神经网络易陷入局部极小值和收敛速度慢的难点。与传统BP神经网络算法相比,基于WOA-BP的SOC估算方法,平均绝对误差降低1.9%,均方根误差减小4.1%,表明具有更高的鲁棒性和精确性。