基于UGOA-BP的锂电池SOC估算OA北大核心CSTPCD
Estimation of lithium-ion battery state of charge based on UGOA-BP
电池荷电状态(SOC)的精确估算是储能设备安全运行的关键,本工作提出一种基于均匀分布策略改进的蝗虫优化算法和BP神经网络(UGOA-BP)的联合算法,在标准蝗虫优化算法(GOA)的基础上,引入了均匀分布函数,更新了非线性控制参数c,构建了新的随机调整机制,扩大了算法搜索范围,打破了局部开发受限的局面.同时,又受粒子群算法思想启发,对每代最优解进行保存记忆,通过选取随机个体引导种群的位置更新,弥补了蝗虫优化算法全局搜索能力弱的局限性,增加了种群多样…查看全部>>
王帅;马鸿雁;窦嘉铭;张英达;李晟延;胡璐锦
北京建筑大学电气与信息工程学院北京建筑大学电气与信息工程学院分布式储能安全大数据研究所建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京建筑大学电气与信息工程学院北京建筑大学电气与信息工程学院
信息技术与安全科学
锂电池荷电状态蝗虫优化BP神经网络
《储能科学与技术》 2022 (1)
258-264,7
北京建筑大学博士基金项目(ZF15054),北京建筑大学2021年度研究生创新项目(PG2021056).
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