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基于改进BP-EKF算法的SOC估算
基于改进BP-EKF算法的SOC估算
摘要：
随着电动车辆的普及，电池状态估算（SOC）成为电池管理系统的核心问题。本文提出了一种基于改进BP-EKF（BP神经网络-扩展卡尔曼滤波）算法的SOC估算方法。该方法利用BP神经网络进行初步的SOC估算，然后通过EKF对估算结果进行修正，提高估算精度。通过实验验证，该算法相较于传统的BP神经网络算法具有更高的估算准确性和鲁棒性。
关键词:电池状态估算（SOC），BP神经网络，EKF，估算精度
1.引言
电动车辆的兴起使得电池使用成为了重要的电力存储设备。而电池状态估算（SOC）作为电池管理系统的核心问题之一，对电池的安全运行和寿命提供了重要的参考。因此，准确估算电池的SOC对于电池管理具有重要意义。然而，由于电池的非线性特性和外部环境因素的影响，准确估算SOC一直是一个具有挑战性的问题。
2.相关研究
目前，已经有很多方法被提出来用于SOC估算。传统的方法使用数学模型进行估算，但是这些方法在实际应用中往往受到模型不准确和参数难以获取的问题。近年来，基于机器学习的方法受到了越来越多的关注，特别是基于神经网络的方法。传统的BP神经网络在SOC估算中具有广泛应用，但是其估算精度受到了训练样本的选择和BP算法的收敛速度限制。
3.方法
本文提出一种基于改进BP-EKF算法的SOC估算方法。该方法首先利用BP神经网络对SOC进行初步估算，然后通过EKF对估算结果进行修正，提高估算精度。
3.1BP神经网络
BP神经网络是一种由输入层、输出层和中间层构成的前向反馈网络。其中，输入层接收特征数据，输出层输出估算结果，中间层进行特征映射和学习。BP神经网络通过反向传播算法来调整神经元之间的权重，使得输出结果尽量接近实际值。
3.2EKF算法
扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种非线性滤波方法，是对卡尔曼滤波的扩展。EKF通过将非线性系统离散化成一系列线性的子系统，并使用线性卡尔曼滤波来进行估算。EKF通过迭代逼近的方式来修正估算值，提高滤波精度。
4.实验结果
为了验证改进BP-EKF算法的有效性和准确性，我们使用一组真实的电池数据进行了实验。比较了改进BP-EKF算法和传统的BP神经网络算法的估算精度。实验结果表明，改进BP-EKF算法相较于传统的BP神经网络算法具有更高的估算准确性和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于改进BP-EKF算法的SOC估算方法。该方法利用BP神经网络进行初步估算，然后通过EKF对估算结果进行修正，提高了估算精度。实验证明，改进BP-EKF算法相较于传统的BP神经网络算法具有更高的准确性和鲁棒性。尽管本文提出的方法在估算精度上取得了一定的突破，但仍然存在一些问题需要进一步研究，如参数调优和训练样本的选择。
参考文献：
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