基于粒子群优化及高斯过程回归的铅酸电池荷电状态预测

作者：徐彬泰; 孟祥鹿; 田安琪; 孙勇健; 曹立斌; 江颖洁

来源：南京理工大学学报, 2018, 42(02): 162-168.

DOI：10.14177/j.cnki.32-1397n.2018.42.02.005

• 铅酸电池荷电状态
• 高斯过程回归
• 粒子群优化
• 超参数优化

为了提高铅酸电池荷电状态(SOC)的预测准确率,该文提出一种基于粒子群优化的高斯过程回归(PSO-GPR)算法。该算法的核心思想是通过粒子群优化(PSO)算法来解决高斯过程回归(GPR)模型中的超参数优化问题。PSO-GPR首先随机生成一个粒子群,群中的每个粒子包含对应的GPR超参数信息。随后执行如下迭代步骤:根据当前每个粒子的超参数信息训练对应的GPR模型并评估该模型的性能,结合适应度函数和每个模型的评估结果计算出每个粒子的适应度,并更新每个粒子中的超参数信息;经过多次迭代后,找到粒子群中适应度最小的粒子;最后从该粒子中提取相应的超参数信息,并训练最终的GPR预测模型。在铅酸电池数据集上的实验结果表明,所提方法优于对比模型。

• 单位
  国网山东省电力公司