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J-GLOBAL ID：201902257249775988   整理番号：19A0572281

免疫遺伝的アルゴリズムに基づく動的電池SOC推定研究【JST・京大機械翻訳】

Optimal Estimation of State of Charge for Power Battery Based on IGA-BP Algorithm

著者 (4件)： Yang Yunlong (電子科技大学材料与能源学院,成都,611731) ,  Xu Ziqiang (電子科技大学材料与能源学院,成都,611731) ,  Wu Mengqiang (電子科技大学材料与能源学院,成都,611731) ,  Zhang Daqing (成都汽車産業研究院,成都,610101)
資料名： Jisuanji Celiang yu Kongzhi  (Jisuanji Celiang yu Kongzhi)
巻： 26  号： 12  ページ： 220-224  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3592A  ISSN： 1671-4598  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： リチウムイオン動力電池SOC(電池充電状態)は直接測定できないため、高度非線形による推定誤差は大きい。電力電池のSOC推定誤差を減らすために,推定精度を改善した。電池SOCに及ぼすリチウムイオンパワー電池電圧,温度,電流,および放電電力の影響を分析した後に,新しい免疫遺伝的アルゴリズム(ImmuneGeneticAlgorithm)を提案した。IGAとBPニューラルネットワークを結びつけたリチウムイオン動力電池SOC値連合推定方法では、この方法をリチウムイオン動力電池SOC値推定に初めて使用し、新たな免疫遺伝的アルゴリズムを用いてBPニューラルネットワークに対してパラメータ最適化を行い、ネットワーク構造モデルを最適化した。ニューラルネットワークの適応学習効率を強化する。シミュレーションと実験結果は,新しい結合推定アルゴリズムが,ネットワーク運用効率とSOC値推定精度を改善し,平均二乗誤差を2%以内と推定し,結合推定アルゴリズムの実現可能性と有効性を検証した。電力電池のSOC値推定誤差が大きいという問題を解決した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  電圧 ,  ニューラルネットワーク ,  電流 ,  *電池 ,  ネットワーク構造 ,  有効性 ,  電力
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  推定アルゴリズム ,  パラメータ最適化 ,  推定精度 ,  推定誤差 ,  充電状態 ,  リチウムイオン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 免疫遺伝的アルゴリズム ,  電池 ,  SOC ,  推定 ,  研究