基于网格搜索优化LS_SVM蓄电池SOC估测

• 作者: 丁维明 朱飞 李韦韦
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 蓄电池 SOC 最小二乘支持向量机 核函数 网格搜索
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 105-107
• 页数: 3页
• 分类号: TM912
• 字数: 2802字
• 语种: 中文

摘要

依据最小二乘支持向量机(LS_SVM)的基本理论,针对蓄电池荷电状态(state of charge, SOC)随温度、电压、电流而变化的特点,建立基于LS-SVM支持向量机的蓄电池SOC估测模型.通过数据验证,比较不同核函数下的效果,利用网格搜索寻找最优参数.观察在最优参数和最优核函数下LS_SVM支持向量机的预测效果.结果表明,与其他算法相比,采用RBF核函数,并用网格搜索优化的LS_SVM模型精度较高,适合用在蓄电池的SOC估测上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁维明	东南大学能源与环境学院	38	401	11.0	19.0
2	李韦韦	东南大学能源与环境学院	1	9	1.0	1.0
3	朱飞		1	9	1.0	1.0