锂离子电池剩余容量与剩余寿命预测

摘要：

锂离子电池具有优异的性能,在电动汽车中得到广泛应用.剩余容量和剩余寿命预测是电池健康管理的关键所在.支持向量回归机(support vector regression,SVR)作为一种具有良好的非线性、泛化性的预测算法,能有效提高锂离子电池剩余容量和剩余寿命的预测精度.在分析SVR算法原理的基础上,提出了一种基于蚁群算法(ant colony optimization,ACO)的参数优化方法,增强了SVR关键参数全局最优搜索能力,改善了SVR算法的预测能力.与基于网格搜索的SVR算法预测结果比较,仿真结果表明:改进ACO_SVR算法有更好的预测精度,能为电池管理系统提供可靠的数据.

关键词：电动汽车、支持向量回归机、剩余容量、蚁群算法

所属期刊栏目：42

分类号：TM912

资助基金：国家科技支撑计划2015BAG08B02

在线出版日期：2018-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1438-1440