本文關(guān)鍵詞：最小二乘支持向量機荷電狀態(tài)估計方法

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【摘要】：為解決一般電池模型對于不同健康狀況電池泛化性能較差的問題,利用最小二乘支持向量機(LSSVM)的回歸原理,通過提取鋰電池運行過程中的外部特性構(gòu)建LSSVM模型。引入粒子群優(yōu)化算法(PSO)以提高訓(xùn)練效率與模型精度。通過恒流放電實驗比較了幾種核函數(shù)的估計效果,利用交替充、放電實驗驗證了PSO-LSSVM方法在復(fù)雜運行狀況下電池荷電狀態(tài)(SOC)估計的有效性。并與其他估計、優(yōu)化方法比較,進一步驗證方案的優(yōu)越性。該方法給微電網(wǎng)儲能系統(tǒng)的精確、快速估計提供了新的解決方案。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;淡馬錫理工學(xué)院工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51177137)
【分類號】：TM91;TP18
【正文快照】： 0引言儲能系統(tǒng)是微電網(wǎng)中的一個重要組成部分,不僅能作為能量緩沖,還可提供短時供電,是微電網(wǎng)穩(wěn)定、經(jīng)濟運行的重要保障。微網(wǎng)系統(tǒng)有多種儲能方式,如超導(dǎo)儲能、飛輪儲能、超級電能儲能、壓縮空氣儲能、電池儲能等。鋰電池儲能相比其他方式容量大、耐用性強、環(huán)境適應(yīng)能力好。

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本文編號：1228495