基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池組均衡策略研究

打開文本圖片集

［摘 要］ 針對串聯(lián)鋰離子電池組在使用過程中的不一致性問題，提出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡策略。該策略以電池荷電狀態(tài)為均衡變量，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，訓(xùn)練隸屬度函數(shù)，得到隸屬函數(shù)的最佳參數(shù)，使隸屬度函數(shù)的設(shè)置不依賴專家經(jīng)驗，能夠有效提高均衡精度，更好地改善電池組不一致性。使用Matlab/Simulink軟件進行模型搭建并仿真，實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的模糊邏輯控制算法相比，在相同的靜置、充電和放電均衡條件下，使用ANFIS算法均衡時間減少了約16%，能量利用率提高約1.31%，均衡后單體電池的離散度下降了約47%，驗證了該均衡方案的可行性。（剩余7701字）