基于改进灰狼优化算法的RBF神经网络的锂离子电池SOH估计方法

作者：武骥; 方雷超; 刘兴涛; 王丽

来源：2022-04-26, 中国, ZL202210448979.3.

本发明公开了一种基于改进灰狼优化算法的RBF神经网络的锂离子电池SOH估计方法,其步骤包括：1、采集待测电池历史数据,2、基于充电电压曲线和增量容量曲线提取特征,3、构建改进RBF神经网络,并基于所述训练集,采用改进灰狼优化算法优化网络中的参数,4、基于训练好的模型进行SOH估计。本发明能解决传统RBF神经网络难以跟踪电池SOH全局线性变化和容易陷入局部最优的问题,从而能提高模型对锂离子电池SOH的估计精度。

• 单位
  合肥工业大学