應用類神經網路與支援向量迴歸於磷酸鋰鐵電池剩餘電量之估測

Translated title of the thesis: Residual State-of-Charge Estimation for LiFePO4 Battery Using Artificial Neural Network and Support Vector Regression
  • 顧 哲綸

Student thesis: Master's Thesis

Abstract

本論文使用類神經網路及支援向量迴歸兩種方法進行磷酸鋰鐵電池剩餘電量估測，因電池於放電中存在波伊卡特效應，在估測電池放電電量與實際剩餘電量間會產生誤差，故需先對電池進行波伊卡特效應的校正。於校正前後，放電電量與實際剩餘電量的平均估測誤差從原本的2 12%降為0 49%，由此證實透過波伊卡特效應的校正能得到更準確剩餘電量的估測。另外，亦針對不同放電時間與放電率探討類神經網路及支援向量迴歸於放電電量與剩餘電量間的均方根誤差；在0 5C與1 0C脈衝放電與定電流充放電的條件下，使用支援向量迴歸法所得剩餘電量與估測電量的均方根誤差都比類神經網路估測所得的均方根誤差要來的小。最後，本論文比較上述兩方法於電量估測的準確度、估測效率與穩健性，由結論得知，支援向量迴歸法比類神經網路法有較高的可靠性。
Date of Award2018 Feb 7
Original languageChinese
SupervisorChien-Hsing Lee (Supervisor)

Cite this

'