一种基于GA-BP神经网络的船用锂电池SOC和SOH估计方法及系统

本申请公开了一种基于GA‑BP神经网络的船用锂电池SOC和SOH估计方法及系统，该方法包括以下步骤：获取多个船舶锂电池充放电完整周期内的指标数据；对指标数据进行归一化处理，然后分为训练集和测试集；构建BP神经网络模型；采用遗传算法所述BP神经网络模型的权重和偏置，生成GA‑BP神经网络模型；使用训练集将GA‑BP神经网络模型训练至收敛，测试集验证精度，若精度不符合要求则继续用遗传算法优化BP模型；将训练和评估好的GA‑BP神经网络模型嵌入电池管理系统，实现船用锂电池SOC和SOH的实时估计。通过将GA与BP神经网络相结合来估计锂电池的SOC和SOH，既充分发挥了GA‑BP神经网络的映射功能，又有效避免了陷入局部最优解的问题，显著提高了算法的收敛性和估算准确性。