猫群算法的锂离子电池辨识参数及仿真

• 作者: 朱雪仪 林松青 蔡俊鹏 陈德旺
• 来源期刊: 电池
• 学科: 工学
• 关键词: 猫群算法(CSO) 锂离子电池 参数辨识 建模仿真
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 科研论文
• 页码范围: 392-395
• 页数: 4页
• 分类号: TM912.9
• 字数: 3589字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19535/j.1001-1579.2019.05.007

摘要

针对锂离子电池模型参数辨识问题,应用猫群算法(CSO)进行研究,并在SIMULINK环境下搭建电池仿真模型,进行有效性验证.CSO较最小二乘法、遗传算法取得了更优的效果:两种放电情况下对剩余电量估计的平均相对误差减少约0.02％;均方根误差平均减少0.00057;CSO达到最优适应度的迭代次数仅为遗传算法的一半.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林松青		2	1	1.0	1.0