【摘 要】
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由于长期的能源使用与开采，全球环境和能源危机日益严重。在这种背景下，各国都投入了大量的人力和物力进行新型环保能源的研发，用电能作为汽车动力，已经得到了国际的认可。准确和
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由于长期的能源使用与开采，全球环境和能源危机日益严重。在这种背景下，各国都投入了大量的人力和物力进行新型环保能源的研发，用电能作为汽车动力，已经得到了国际的认可。准确和可靠地获得电池荷电状态(State of charge，SOC)是电池管理系统的主要任务之一。
文章首先介绍了动力电池的种类。分析了镍氢动力电池的化学原理、工作特性和影响SOC的因素，综合比较了几种传统的估算SOC的方法如放电试验法、安时法、内阻法、神经网络法等。着重介绍了神经网络法，使用神经网络法对镍氢动力电池SOC进行预测，仔细分析了这种算法的优点和缺点。
在文章中，针对神经网络法的缺点提出了一种基于Thevenin模型的改进型神经网络模型，将两种模型的优点结合起来。改进型神经网络模型的基础是使用Thevenin模型和神经网络模型同时预测电池SOC，当两种模型预测值之差小于10％，保持神经网络预测值不变；当两种模型预测值之差大于10％时，便对两种模型的预测值进行加权平均，用该平均值来代替神经网络的预测值，作为下一次预测的输入。预测结果表明该方法可以大幅度降低预测误差。平均误差为4.62％。对初始SOC值的依赖性也大大降低。
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