一种新型锂电池充电剩余时间预测方法

• 作者: 林培杰 林鹏程 程树英
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊信息粒化 支持向量回归 充电剩余时间 锂电池
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 99-102,135
• 页数: 5页
• 分类号: TM912
• 字数: 3218字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2019.01.028

摘要

提出了一种基于信息粒化(IG)的支持向量回归(SVR)方法来预测锂电池充电剩余时间.首先,通过模糊信息粒化窗口提取代表性数据,同时形成概率性预测的置信区间上下限,并重新组合特征向量建立训练样本.然后,运用样本对训练支持向量回归模型,在参数优选方面采用网格划分的交叉验证方式.最后,通过3个不同的支持向量回归模型得到充电剩余时间的置信区间.以美国国家航空航天阿姆斯研究中心公开的电池数据为实例,通过与三段式模型方法进行对比,结果表明该模型在精度、通用性方面表现更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程树英	福州大学物理与信息工程学院	96	443	11.0	17.0
2	林培杰	福州大学物理与信息工程学院	45	320	8.0	16.0
3	林鹏程	福州大学微纳器件与太阳能电池研究所	4	2	1.0	1.0