基于支持向量回归的锂电池健康状态估计

作者：张新锋; 饶勇翔; 姚蒙蒙

来源：中北大学学报(自然科学版), 2019, 40(06): 511-536.

DOI：10.3969/j.issn.1673-3193.2019.06.005

• 锂电池
• 健康因子
• 支持向量回归
• 参数优化
• 健康状态估计

针对锂电池动态工况下健康状态估计困难的问题,设计了一种基于支持向量回归机的健康状态估计方法.提取电池运行时可监测的电压、电流、温度、荷电状态融合成一种新的健康因子,采用支持向量回归机的方法训练得到健康状态估计模型,并选用网格寻优算法对模型的参数进行优化,实现基于可监测参数的动态工况下的锂电池健康状态估计.仿真结果表明,本文选取的健康因子能准确地反映电池的健康状态,健康状态的平均估计精度在1%以内.

• 单位
  长安大学