基于PCA和GA-BP神经网络的锂电池容量估算方法

来源：电子测量技术杂志2022年第6期北京时间：

作者：吴 琼，徐锐良，杨晴霞，徐立友

单位：河南科技大学车辆与交通工程学院 河南 洛阳 471003

摘要：本文针对车用锂离子动力电池容量估算方法精度不高的问题，提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的锂离子电池剩余容量估算方法。首先在整理NASA锂离子电池数据集后，得到不同健康状态下电池的容量增量曲线峰值。其次将健康因子进行主成分分析对其降维处理，利用遗传算法优化BP神经网络的连接权值，对锂离子电池容量进行预测。最后在NASA不同型号的电池上应用模型进行了验证。结果表明，所提出的方法可以在不同训练量的情况下准确估算4种锂离子电池的容量，其估算的方均根误差小于2%，且与未使用遗传算法优化的预测结果相比，该方法具有较高的预测精度。

关键词：锂离子电池;主成分分析;BP神经网络;遗传算法优化;容量增量曲线;容量估算

基金资助：国家重点研发计划项目（双电机独立驱动电动拖拉机能量管理关键技术研究与整机控制器开发，2016YFD0701002）；河南省科技攻关项目（基于框架体系的拖拉机虚拟试验平台技术开发及应用，212102210328）