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摘要
针对锂电池老化机理复杂、电池健康状态(SOH)估算不准确问题,提出了一种新型电池SOH估计方法。首先,建立基于改进蚁群算法优化支持向量回归(IACA-SVR)的电池SOH预测模型,以电池放电过程平均电压和平均温度为输入变量,模拟电池老化。其次,利用样本数据训练SVR,并用IACA来优化SVR的参数。在数据集上的实验结果表明,经过优化的SVR预测结果与遗传算法SVR(GA-SVR)预测结果相比更为精确,稳定性更好,从而验证了IACA-SVR预测模型的可行性,能为电动汽车锂电池的安全使用提供准确电池数据。
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