基于最小二乘支持向量回归的锂电池能量状态估计

摘要：

为了提高锂电池能量状态(SOE)估计精度,避免估计过程中的复杂建模及参数辨识过程,本文将最小二乘法(LS)与支持向量回归(SVR)相结合,提出了一种基于最小二乘支持向量回归机的SOE估计方法.通过提取锂电池运行的电压、电流、温度、荷电状态数据融合成能量因子,利用最小二乘支持向量回归机建立锂电池能量状态估计模型,采用网格寻优方法对模型参数寻优,实现了动态工况下的锂电池能量状态估计.仿真结果表明,本文选用的能量因子能准确表征锂电池能量状态,能量状态估计的平均绝对误差在1.5％以内.

关键词：锂电池、能量因子、最小二乘法、支持向量回归、能量状态

所属期刊栏目：26

分类号：TM912

资助基金：江西省教育厅科技项目204013

在线出版日期：2022-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：240-246