锂电池SOC估计 | Matlab基于BP神经网络的锂电池SOC估计

预测效果

基本描述

锂电池SOC估计 | Matlab基于BP神经网络的锂电池SOC估计

运行环境Matlab2023b及以上。

要实现基于BP神经网络的锂电池SOC（State of Charge，电池荷电状态）估计，通常可以按照以下步骤进行：
数据采集：收集锂电池在不同荷电状态下荷电状态等数据作为训练集和测试集。
数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括归一化处理、数据清洗、特征提取等操作。
构建BP神经网络模型：选择合适的网络结构（输入层、隐藏层、输出层）、激活函数和损失函数等。
数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集，一般按照一定比例划分。
模型训练：使用训练集对构建的BP神经网络模型进行训练，通过反向传播算法不断调整网络参数，使得模型能够更好地拟合数据。
模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。
SOC估计：使用训练好的BP神经网络模型对未知的锂电池数据进行SOC估计。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式资源处下载私信回复Matlab基于BP神经网络的锂电池SOC估计。

%%  创建网络
net = newff(p_train, t_train, 15);%%  设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;     % 迭代次数 
net.trainParam.goal = 1e-6;       % 误差阈值
net.trainParam.lr = 0.01;         % 学习率%%  训练网络
net= train(net, p_train, t_train);%%  仿真测试
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test);%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%%  相关指标计算
%  R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test  - T_sim2)^2 / norm(T_test  - mean(T_test ))^2;disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])%  MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test));disp(['训练集数据的MAPE为：', num2str(MAPE1)])
disp(['测试集数据的MAPE为：', num2str(MAPE2)])%  MBE
mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])%均方误差 MSE
mse1 = sum((T_sim1 - T_train).^2)./M;
mse2 = sum((T_sim2 - T_test).^2)./N;disp(['训练集数据的MSE为：', num2str(mse1)])
disp(['测试集数据的MSE为：', num2str(mse2)])

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229