基于CS-SVR模型的锂离子电池SOH预测

来源 :电池 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shizijiazuren

【摘要】

：

提出基于布谷鸟搜索(CS)和支持向量回归(SVR)的锂离子电池健康状态(SOH)预测算法,通过CS进行SVR参数寻优,得到优化的SVR模型。以单次放电过程的平均电压和温度作为模型输入,

【作者】

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徐宏东高海波林治国徐晓滨

【机构】

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武汉理工大学能源与动力工程学院,杭州电子科技大学自动化学院

【出处】

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电池

【发表日期】

：

2020年5期

【关键词】

：

锂离子电池布谷鸟搜索(CS) 支持向量回归(SVR) 健康状态(SOH) Li-ion batterycuckoo search(CS)support vec

【基金项目】

：

国家自然科学基金重点项目(U1709215),国家水运安全工程技术研究中心开放基金(A2019003),新能源船舶设计研发及应用示范关键技术研究(19DZ1203100)

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提出基于布谷鸟搜索(CS)和支持向量回归(SVR)的锂离子电池健康状态(SOH)预测算法,通过CS进行SVR参数寻优,得到优化的SVR模型。以单次放电过程的平均电压和温度作为模型输入,得到SOH预测结果并计算预测误差。根据误差、采用CS算法进行模型优化,得到数据集中第5、7号电池预测的误差分别稳定在0.50%和0.75%以内。采用效果较好的基于平方指数和周期协方差函数(SE)的多尺度高斯过程回归(MGPR)算法、基于改进粒子群(IPSO)优化的SVR算法和基于遗传算法(GA)优化的SVR算法作为对比。CS

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