随机放电工况下锂离子电池容量预测方法

• 作者: 俞小莉 孙道明
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 锂离子电池 随机放电工况 容量预测 SOA 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 页码范围: 1189-1196
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2020.09.007

摘要

针对锂离子电池容量预测精度不高的问题,提出一种基于人群搜索优化的支持向量机(seeking opti-mization algorithm-support vector machine,SOA-SVM)的容量预测方法.通过分析锂离子电池随机放电过程,构建反映容量变化的随机放电容量均值和标准差两个指标,并以此作为预测容量的特征参数.采用主成分分析法分析特征参数之间的相关性,并提取主成分.基于部分测试电池第1主成分和容量数据,采用SOA对SVM超参数进行全局优化并训练模型.采用优化后的模型结合其余电池第1主成分数据预测锂离子电池容量.预测结果表明,本文中提出的锂离子电池容量预测方法具有较高的预测精度.