本發明公開了一種基于神經網絡的磷酸鐵鋰電池荷電狀態監測預警方法,利用訓練數據集對T?S模糊神經網絡模型進行訓練,得到訓練后的T?S模糊神經網絡模型;訓練后的T?S模糊神經網絡模型輸入T時刻實際電池電壓、電池電流、電池溫度數據,輸出估算的電池SOC;當電池SOC下降率高于設定值時,發出電量下降過快,電池異常的預警信號;當電池SOC低于10%時,發出電池低電量的預警信號。本發明提供的一種基于神經網絡的磷酸鐵鋰電池荷電狀態監測預警方法,能夠有效提高SOC估計精度,并對電池荷電狀態的監測預警,提高電池可靠性和安全性。
聲明:
“基于神經網絡的磷酸鐵鋰電池荷電狀態監測預警方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)