随着锂离子电池在日常生活中的广泛应用,其寿命问题日益突出,并且在电池的循环过程中,影响其性能的因素很多,包括内部材料的损失以及外部环境的变化等,它们都会对电池的健康状态(state of health,SOH)产生影响,严重时可能会对人的生命...随着锂离子电池在日常生活中的广泛应用,其寿命问题日益突出,并且在电池的循环过程中,影响其性能的因素很多,包括内部材料的损失以及外部环境的变化等,它们都会对电池的健康状态(state of health,SOH)产生影响,严重时可能会对人的生命财产造成损失,对其商业化的应用造成阻碍。因此,时刻掌握电池的SOH很有必要。针对SVM模型参数优化等问题,提出一种结合SVM和变异粒子群优化算法(variance particle swarm optimization,VPSO)的算法,将SVM参数作为VPSO的优化目标。实验表明:VPSO-SVM模型的预测准确性较高。展开更多
神经网络由于强大的非线性逼近能力、不需要建立数学模型等优势可以很好地完成荷电状态(state of charge,SOC)预测。但是常用的BP神经网络也存在学习效率慢、容易陷入局部极小值的缺点。为改进传统神经网络的不足,提高预测精度,提出自...神经网络由于强大的非线性逼近能力、不需要建立数学模型等优势可以很好地完成荷电状态(state of charge,SOC)预测。但是常用的BP神经网络也存在学习效率慢、容易陷入局部极小值的缺点。为改进传统神经网络的不足,提高预测精度,提出自适应变异粒子群优化算法(Particle Swarm Optimizition with Adaptive Mutation,AMPSO)与BP神经网络相结合的估算方法。在高级车辆仿真器(ADVISOR)仿真环境下,利用实际工况条件下的数据进行SOC估计,并与PSO、EKF、UKF方法对比,结果显示,优化后的BP神经网络预测误差在2%以内,说明所提的SOC估计方法有更好的预测准确性和稳定性。展开更多
文摘神经网络由于强大的非线性逼近能力、不需要建立数学模型等优势可以很好地完成荷电状态(state of charge,SOC)预测。但是常用的BP神经网络也存在学习效率慢、容易陷入局部极小值的缺点。为改进传统神经网络的不足,提高预测精度,提出自适应变异粒子群优化算法(Particle Swarm Optimizition with Adaptive Mutation,AMPSO)与BP神经网络相结合的估算方法。在高级车辆仿真器(ADVISOR)仿真环境下,利用实际工况条件下的数据进行SOC估计,并与PSO、EKF、UKF方法对比,结果显示,优化后的BP神经网络预测误差在2%以内,说明所提的SOC估计方法有更好的预测准确性和稳定性。
