遗传算法估计soc

资 源 简 介

遗传算法估计soc

详 情 说 明

基于遗传算法的电池SOC估计方法通过结合RBF神经网络和进化计算的优势，实现了对电池状态的精准预测。该方法的核心在于利用遗传算法的全局搜索能力来优化神经网络的参数配置，克服了传统神经网络训练方法的局限性。

RBF神经网络本身具备强大的非线性拟合特性，能够准确描述电池SOC与各种影响因素之间的复杂关系。但在实际应用中，网络结构的确定和参数选择往往依赖经验，导致性能不稳定。遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，在参数空间中进行高效搜索。

该混合方法的实施流程包含三个关键阶段：首先建立RBF神经网络的基本框架，确定输入输出变量；接着采用遗传算法优化网络的中心点、宽度和连接权重等关键参数；最后利用优化后的网络进行SOC实时估计。这种方法特别适合于处理电池系统中的非线性、时变特性，且对初始参数设置不敏感。

相比传统的单一方法，这种组合方案表现出更好的鲁棒性和准确性。遗传算法有效避免了神经网络陷入局部最优的问题，而神经网络则为遗传算法提供了明确的目标函数。实验结果表明，该方法在不同工况下都能保持较高的SOC估计精度，为电池管理系统提供了可靠的状态监测方案。