基于优化支持向量回归算法的锂离子电池可用容量估计OACSCDCSTPCD
Available capacity estimation of lithium-ion batteriesbased on the optimized support vector regression algorithm
为了解决当前基于数据驱动的锂离子电池可用容量估计算法存在的老化特征提取不准确、可用容量衰退趋势跟踪精度低以及模型参数寻优耗时长等问题,本工作探究了一种基于优化支持向量机回归算法,用来对锂离子电池的可用容量进行准确估算.首先,通过分析锂电池老化数据,提取了电池容量增量曲线峰值以及峰值对应电压作为表征电池老化状态的特征因子,通过皮尔逊相关系数分析了特征因子的合理性;随后,选用麻雀优化算法完成支持向量机回归算法的核函数参数寻优,并基于优化后的支持向量机…查看全部>>
陈峥;陈洋;申江卫;夏雪磊;沈世全;肖仁鑫
昆明理工大学交通工程学院,云南昆明 650500昆明理工大学交通工程学院,云南昆明 650500昆明理工大学交通工程学院,云南昆明 650500昆明理工大学交通工程学院,云南昆明 650500昆明理工大学交通工程学院,云南昆明 650500昆明理工大学交通工程学院,云南昆明 650500
动力与电气工程
锂离子电池可用容量估计支持向量回归麻雀优化算法
lithium-ion batteryavailablecapacity estimationsupport vector regressionsparrow search algorithm
《储能科学与技术》 2023 (10)
3203-3213,11
国家自然科学基金(52267022),云南省基础研究计划项目(202301AT070423),昆明理工大学自然科学研究基金(KK23202202021).
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