36农机使用与维修2023年第8期基于优化BP神经网络的新能源汽车锂电池SOH预测模型研究郭志庭（四川工业科技学院，四川德阳618500）摘要：基于优化后的反向传播神经网络，提出了一种新能源汽车锂电池SOH(状态健康)预测模型。该模型利用历史电池数据和当前电池参数作为输入，预测电池的SOH。为了优化模型性能，使用遗传算法对模型进行训练和优化,提高了预测精度和鲁棒性。试验结果表明，该模型能够在不同工况下准确预测锂电池的SOH,并且相对于传统方法具有更好的性能。基于优化BP神经网络的SOH预测模型具有广泛的应用前景，可以为新能源汽车锂电池的健康管理提供有力的支持。关键词：神经网络；新能源汽车；锂电池；SOH；预测模型中图分类号：U469ResearchonSOHPredictionModelofNewEnergyVehicleLithiumBatteryBased(SichuanInstituteofIndustrialTechnology,Deyang618500,China)Abstract:ASOH(stateofhealth)predictionmodelfornewenergyvehiclelithiumbatteriesisproposedbasedonanop-timizedbackpropagationneuralnetwork.ThemodeluseshistoricalbatterydataandcurrentbatteryparametersasinputstopredicttheSOHofthebattery.tooptimizethemodelperformance,themodelistrainedandoptimizedusingageneticalgorithmtoimprovethepredictionaccuracyandrobustness.TheexperimentalresultsshowthatthemodelcanaccuratelypredicttheSOHoflithiumbatteriesunderdifferentoperatingconditionsandhasbetterperformancecomparedtothecon-ventionalmethod.SOHpredictionmodelbasedonoptimizedBPneuralnetworkhaswideapplicationprospectsandcanprovidepowerfulsupportforthehealthmanagementofLi-ionbatteriesinnewenergyvehicles.Keywords:neuralnetwork;newenergyvehicle;lithiumbattery;SOH;predictionmodel0引言新能源汽车作为一种环保、高效的出行工具，正逐渐成为人们生活中的重要组成部分。而锂离子电池作为新能源汽车的主要能源来源，其状态健康（StateofHealth，SOH)的预测和管理变得尤为重要[1-3]。SOH是衡量电池性能衰减程度的重要指标,它直接影响着电池的使用寿命和性能表现,因此准确预测电池的SOH,对于延长电池使用寿命和提高电池性能具有重要意义。SOH预测是一个具有挑战性的问题,其复杂性源于电池工作过程中的不确定性和动态性。传统的SOH预测方法多基于电池的物理模型,然而这些方法对电池的工作环境和操作方式十分敏感，且需要大量实践经验和...
