锂离子电池剩余容量与剩余寿命预测

• 作者: 李其仲 王树坤 谢建刚 黄妙华
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车 支持向量回归机 剩余容量 蚁群算法
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 1438-1440
• 页数: 3页
• 分类号: TM912
• 字数: 2518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2018.10.005

摘要

锂离子电池具有优异的性能,在电动汽车中得到广泛应用.剩余容量和剩余寿命预测是电池健康管理的关键所在.支持向量回归机(support vector regression,SVR)作为一种具有良好的非线性、泛化性的预测算法,能有效提高锂离子电池剩余容量和剩余寿命的预测精度.在分析SVR算法原理的基础上,提出了一种基于蚁群算法(ant colony optimization,ACO)的参数优化方法,增强了SVR关键参数全局最优搜索能力,改善了SVR算法的预测能力.与基于网格搜索的SVR算法预测结果比较,仿真结果表明:改进ACO_SVR算法有更好的预测精度,能为电池管理系统提供可靠的数据.