基于K均值法与遗传算法的退役动力电池筛选

• 作者: 杨泓奕 汤志明 陈家辉
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 退役动力电池 遗传算法 K均值算法 电池筛选
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 2001-2004
• 页数: 4页
• 分类号: TM912
• 字数: 4496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2019.12.025

摘要

退役动力电池的一致性差,使得退役动力电池筛选和成组困难.影响退役动力电池一致性的因素有:电池内阻、开路电压、电池容量.在测得各项电池参数的基础上,将遗传算法和K均值算法结合,通过不断地对个体进行选择,交叉,变异,计算不同代数的适应度,依据成组的实际需求,确定K值进行分类,然后对最大适应度的个体为中心K均值聚类.通过实验验证,结果表明本方法能有效地对电池进行筛选分类,且同一分类电池一致性高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨泓奕	武汉理工大学自动化学院	1	0	0.0	0.0
2	陈家辉	武汉理工大学自动化学院	1	0	0.0	0.0
3	汤志明	武汉理工大学自动化学院	1	0	0.0	0.0