基于数据统计特性的GS-SVM电池峰值功率预测模型

• 作者: 姜久春 娄婷婷 孙丙香 郑方丹 陈坤龙 韩智强
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 交通运输
• 关键词: 动力电池 峰值功率 相关分析 共线性检测 GS-SVM 电动汽车
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 电动汽车技术专题
• 页码范围: 56-61
• 页数: 6页
• 分类号: TM911|U469.72
• 语种: 中文
• DOI: 10.16081/j.issn.1006-6047.2017.09.008

摘要

以锰酸锂动力电池为研究对象,对电池处于不同温度和荷电状态下的情况进行10s峰值功率测试,同时测量电池内阻.对实验测试得到的温度、荷电状态、内阻及峰值功率数据进行统计分析,包括测试变量间的相关程度评估和共线性检测,挖掘电池外特性参数与峰值功率数据间的统计关系.在此基础上,提出采用基于网格搜索的支持向量机(GS-SVM)建立电池的峰值功率预测模型.验证结果表明所提模型预测精度高,平均误差仅为3.65％;该模型训练时间短、响应速度快、操作性强,可以实现对动力电池峰值功率的快速估计,为电动汽车安全可靠运行提供有力保障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜久春	北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心北京电动车辆协同创新中心	157	3696	34.0	55.0
2	韩智强		5	7	1.0	2.0
3	郑方丹	北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心北京电动车辆协同创新中心	4	62	4.0	4.0
4	陈坤龙	北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心北京电动车辆协同创新中心	1	7	1.0	1.0
5	娄婷婷	国家电网山东省电力公司电力科学研究院	1	7	1.0	1.0