【摘 要】
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为了保证电动汽车安全可靠的运行,动力电池的健康状态(SOH)显得尤为重要。宽的电压平台和严重的两极分化不利于锂离子电池SOH的估计。为了解决锂离子电池寿命预测困难这个问
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为了保证电动汽车安全可靠的运行,动力电池的健康状态(SOH)显得尤为重要。宽的电压平台和严重的两极分化不利于锂离子电池SOH的估计。为了解决锂离子电池寿命预测困难这个问题,在安时积分法的基础上,通过对锂离子电池外特性的分析,采用BP神经网络算法对锂离子电池进行建模,并将此模型带入K-均值算法中。系统实现的目的是对电池健康状况进行准确评估。经过实验数据的验证,证明了这种算法的精确程度,为电池管理系统稳定工作提供保证。
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