铅酸蓄电池寿命预测的LIBSVM建模方法研究

• 作者: 付峰 刘伟 周际城 李旭 李良书 杨传凯 陈凯
• 来源期刊: 分布式能源
• 学科: 工学
• 关键词: LIBSVM 支持向量机 铅酸蓄电池 寿命预测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 28-33
• 页数: 6页
• 分类号: TK02|TM91
• 字数: 3639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16513/j.cnki.10-1427/tk.2018.01.005

摘要

铅酸蓄电池的内阻会随其运行时间增加而增大,从而使其容量下降并导致循环使用寿命减小.因此,对其使用寿命的准确评估预测将有助于提高变电站直流电源系统的持续供电能力和运行可靠性.LIBSVM支持向量机是遵循结构风险最小化原则发展的机器学习方法,将其用于蓄电池寿命预测,具有不依靠蓄电池详细数学模型建立其循环寿命预测模型的特点.基于此,在研究支持向量机的基本原理基础上,进一步研究利用LIBSVM支持向量机基于蓄电池健康状态、端电压和电池剩余容量的训练样本数据,建立反映电池容量与健康状态和端电压非线性映射的建模方法,并讨论基于交叉验证设计LIBSVM回归机最优参数的方法.实验结果表明,基于LIBSVM的铅酸蓄电池寿命预测模型具有较高的预测精度,该方法是切实可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨传凯	国网陕西省电力公司电力科学研究院	9	14	2.0	3.0
2	刘伟		14	16	3.0	4.0
3	李良书		5	15	3.0	3.0
4	陈凯		5	13	3.0	3.0
5	李旭		7	13	2.0	3.0
6	付峰		1	5	1.0	1.0
7	周际城	武汉大学电气工程学院	3	15	2.0	3.0