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退役鋰動力電池SOC預測建模與分析

作者:張燕習; 劉雪; 張賀; 張持健 安徽瑞賽克再生資源技術股份有限公司; 安徽蕪湖241007; 安徽師范大學物理與電子信息學院; 安徽蕪湖241002

摘要:隨著鋰動力電池退役周期的到來,電池梯次應用具有現實意義。為了解決梯次再利用時退役電池放電非線性變化劇烈引起的電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)預測精度不高問題,提出了一種基于量子粒子群(QPSO)優(yōu)化RBF神經網絡預測退役電池SOC的動態(tài)模型,相比經典的粒子群(PSO)優(yōu)化算法具有更好的穩(wěn)定性。實驗結果表明:該預測模型的誤差穩(wěn)定在1%以內,響應速度快,為鋰電池充分利用奠定了理論基礎。

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