基于改进GWO-SVR的锂电池SOH估计

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成果类型：

期刊论文

作者：

梁杨;周永军;蒋淑霞;袁晓文;张淞

作者机构：

[周永军; 张淞; 蒋淑霞; 梁杨] 中南林业科技大学机电工程学院

[袁晓文] 贵州梅岭电源有限公司

语种：

中文

关键词：

锂离子电池;健康状态;支持向量回归;改进灰狼算法

期刊：

电子测量技术

ISSN：

1002-7300

年：

2023

卷：

期：

页码：

13-18

DOI：

10.19651/j.cnki.emt.2211051

基金类别：

湖南省自然科学基金(2019JJ60076)项目资助；

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

机电工程学院

摘要：

为了提高锂电池健康状态的估计精度,提出了一种基于IGWO-SVR的锂电池SOH估计方法.针对支持向量回归(SVR)内核参数选择的问题,采用改进灰狼(IGWO)算法优化支持向量回归的内核参数;选取合适的健康特征作为输入,电池SOH作为输出,建立IGWO-SVR估计模型,实现锂电池SOH的估计.基于NASA电池数据集,对该模型进行训练及验证,并与SVR和GWO-SVR方法相比.结果表明,IGWO-SVR方法能有效提高SOH估计的精度和稳定性,最大估计误差不超过2％.

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