基于随机森林的锂离子电池荷电状态估算

• 作者: 夏海英 宋树祥 韦振汉
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 锂离子电池 随机森林回归 荷电状态(SOC)估计
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 27-33
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2018.04.004

摘要

荷电状态(state-of-charge,SOC)是锂离子电池预测和健康管理非常重要的一部分.锂离子电池的SOC无法直接测量,因此本文提出了基于随机森林回归算法的锂离子电池SOC估计的方法.首先构建随机森林回归模型,使用电池电流、电池电压、电池温度作为模型的训练输入,相对应的SOC作为模型的训练输出;然后使用随机森林算法进行模型训练;最后将训练模型应用于电池SOC估计.实验结果表明,随机森林回归算法对锂离子电池荷电状态的预测最大估算误差为0.02,均方根误差为0.003204,该方法能有效地估算锂离子电池SOC并且有很高的估计精度.该模型研究为未来电池荷电状态估算系统的模型构建提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋树祥	广西师范大学电子工程学院	81	289	8.0	12.0
2	夏海英	广西师范大学电子工程学院	24	118	7.0	10.0
3	韦振汉	广西师范大学电子工程学院	1	0	0.0	0.0