一种混合动力电动汽车电池荷电状态预测的新方法

摘要

针对混合动力电动汽车(HEV)电池荷电状态(SOC)预测问题,引入贝叶斯极限学习机(BELM)方法.对极限学习机和贝叶斯线性回归的基本原理进行详细介绍,为提高极限学习机的拟合和泛化能力,采用贝叶斯方法来优化极限学习机输出层的权重.在循环工况条件下选择电池的工作电压、工作电流和表面温度参数用来预测电池SOC的实时值,同时兼顾HEV再生制动时的能量回馈过程.高级车辆仿真软件ADVISOR下的仿真结果和实际实验结果均表明:所设计的预测模型具有较高的准确度,能够实时准确地预测出SOC值,实用性强且有效性高.