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采矿技术 2024年第5期24卷 312-316页

作者：宋占松安标国家矿用产品安全标志中心有限公司北京100013

锂离子电池作为一种高效环保的能源存储解决方案,在矿用动力系统中的应用越来越广泛。然而,在煤矿和非煤矿山等严酷环境下,锂离子电池均衡问题日益凸显,如何确保大容量锂离子电池在严酷环境中安全快速均衡成为当前研究热点。针对这一问... 详细信息

锂离子电池作为一种高效环保的能源存储解决方案,在矿用动力系统中的应用越来越广泛。然而,在煤矿和非煤矿山等严酷环境下,锂离子电池均衡问题日益凸显,如何确保大容量锂离子电池在严酷环境中安全快速均衡成为当前研究热点。针对这一问题,引入基于萤火虫算法的矿用电池均衡技术,实时均衡调控锂离子电池,从而在确保安全稳定运行的前提下实现智能均衡策略。通过试验验证,采用智能均衡算法后,电池模组的不均衡性得到了有效改善,提升了均衡效果,为解决锂离子电池电源不一致问题提供了较优的解决方案。

关键词：萤火虫算法电池管理系统均衡策略矿用锂电池

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基于LFOA-GRNN模型的矿用锂电池SOC预测

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现代电子技术 2020年第6期43卷 115-118页

作者：陈德海丁博文潘韦驰江西理工大学江西赣州341000

针对矿用电动汽车锂电池SOC预测易受到工况环境影响、建模复杂、预测误差大等问题,该文将电池端电压、放电电流、环境温度、湿度作为SOC的表征因子,构成样本集以训练广义回归神经网络(GRNN),再引入具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法... 详细信息

针对矿用电动汽车锂电池SOC预测易受到工况环境影响、建模复杂、预测误差大等问题,该文将电池端电压、放电电流、环境温度、湿度作为SOC的表征因子,构成样本集以训练广义回归神经网络(GRNN),再引入具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法(LFOA)优化GRNN的平滑因子σ。LFOA结合了Levy飞行搜索和果蝇优化算法的优点,全局搜索能力更强,收敛速度更快。仿真结果表明,经LFOA优化的GRNN能更快地搜索到合适的σ,并有效预测电池任一充放电状态下的SOC,与FOA-GRNN模型比较,LFOA-GRNN模型预测精度更高、时间更短,最大绝对误差不超过0.03,具有较好的工程应用价值。

关键词：矿用锂电池 SOC预测 GRNN LFOA 模型建立仿真分析

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