基于人工智能算法的电动汽车锂离子动力电池SOC与SOH估计技术

本文基于人工智能算法构建了长短期记忆网络模型,并探究不同条件下该模型对锂离子动力电池SOC和SOH的估计精度。在动力电池SOC估计中,增加隐藏层数目和隐藏层上神经元数量,可以提高模型对电池SOC的估计精度。在隐藏层为2层、神经元为100个时,该模型对电池SOC的估计值和实测值十分接近,RMSE误差仅为1.1%,ME值为2.4%。在动力电池SOH估计中,使用相同的长短期记忆网络模型进行SOH估计,结果表明RMSE值为0.85%,ME值为1.02%。由此可得,使用基于人工神经网络的长短期记忆网络模型估计动力电池SOC与SOH,可以满足精度要求。