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基于IACA-SVR的電池SOH預(yù)測研究

發(fā)布時間:2022-10-29 14:29
  針對鋰電池老化機(jī)理復(fù)雜、電池健康狀態(tài)(SOH)估算不準(zhǔn)確問題,提出了一種新型電池SOH估計(jì)方法。首先,建立基于改進(jìn)蟻群算法優(yōu)化支持向量回歸(IACA-SVR)的電池SOH預(yù)測模型,以電池放電過程平均電壓和平均溫度為輸入變量,模擬電池老化。其次,利用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練SVR,并用IACA來優(yōu)化SVR的參數(shù)。在數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)過優(yōu)化的SVR預(yù)測結(jié)果與遺傳算法SVR(GA-SVR)預(yù)測結(jié)果相比更為精確,穩(wěn)定性更好,從而驗(yàn)證了IACA-SVR預(yù)測模型的可行性,能為電動汽車鋰電池的安全使用提供準(zhǔn)確電池?cái)?shù)據(jù)。 

【文章頁數(shù)】:5 頁

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號:3697856

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