基于改进鸟群算法优化最小二乘支持向量机的锂离子电池寿命预测方法研究

• 作者: 王雪莹 赵全明
• 来源期刊: 电气应用
• 关键词: 可持续锂离子电池 鸟群算法 最小二乘支持向量机 锂离子电池寿命预测
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 理论分析
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 语种: 中文

摘要

随着锂离子电池的广泛应用,其寿命预测与健康管理已成为当今的热点问题.锂电池寿命预测对于电池管理系统的稳定运行有着重要意义.采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对锂离子电池剩余寿命进行预测,并采用鸟群优化算法(BSA)对LSSVM参数进行寻优.为提高BSA算法的全局搜索能力,对BSA算法进行改进,并提出改进鸟群算法(IBSA).最后采用IBSA算法优化LSSVM模型,建立了IBSA-LSSVM预测模型并对锂离子电池寿命进行预测.测试结果表明,IBSA-LSSVM模型有良好的预测效果和预测稳定性.