基于BP神经网络的电池容量估计.pdfVIP

Vol.44No.022024.02船电技术|应用研究

基于BP神经网络的电池容量估计

蔡明扬，李至，田侃，邓念本

（武汉船用电力推进装置研究所，武汉430064）

摘要：电池充足的容量是保障通信基站电池储能系统稳定运行的关键因素之一。通信基站按照要求每年

进行例行核对性放电，该方法人工成本较高。本文提出一种基于BP神经网络的电池容量估计算法，利用大

量的电池放电过程中电压变化数据建立电池模型，实现对电池容量的估计。

关键词：组合脉冲放电法；电池容量估计；蓄电池；BP神经网络

中图分类号：TM912文献标识码：A文章编号：1003-4862（2024）02-0029-04

BatterycapacityestimationbasedonBPneuralnetwork

CaiMingyang,LiZhi,TianKan,DengNianben

(WuhanInstituteofMarineElectricPropulsionEquipment,Wuhan430064,China)

Abstract:Adequatebatterycapacityisoneofthekeyfactorstoensurethestableoperationofthe

communicationbasestationbatteryenergystoragesystem.Thecommunicationbasestationconducts

routineverificationdischargeeveryyearaccordingtotherequirements,andthismethodhasahighlabor

cost.ThisarticleproposesabatterycapacityestimationalgorithmbasedonBPneuralnetwork,which

utilizesalargeamountofvoltagechangedataduringbatterydischargetoestablishabatterymodeland

achieveestimationofbatterycapacity.

Keywords:combinedpulsedischargemethod;batterycapacityestimation;battery;BPneuralnetwork

阻值。第三种是使用电池充放电循环次数来定义，

0引言

用不同老化程度电池的充放电循环次数来表征电

一直以来，国内外学者对电池老化方向的研

池的健康状态，公式如下：

究越来越多，也越来越深入；尤其是在关于电池

SOH=Nnow/Ntotal(3)

健康状态SOH的方向，新的研究思路与成果层出

其中Nnow为电池当前可循环次数，Ntotal为电池总

不穷。国内外目前对电池健康