基于LS-SVM和FCM的锌银动力电池分选方法研究

作者：姚杰; 周永勤^*; 李然; 李思博

来源：黑龙江大学自然科学学报, 2018, 35(04): 484-492.

DOI：10.13482/j.issn1001-7011.2018.06.029

• 锌银电池
• 最小二乘支持向量机
• 模糊C均值
• 一致性
• 容量衰减率

针对锌银电池分选成组后一致性的问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和模糊C均值聚类(FCM)的锌银电池分选方法。该方法利用FCM对锌银电池进行聚类分析,以电池放电电压平台的三个不同时刻电压作为输入,电池的聚类结果作为输出,建立LS-SVM模型,利用训练好模型预测电池分选结果。实验结果表明,此方法得到的电池组动态一致性好,容量衰减率明显降低,在30次循环寿命测试后容量衰减率不超过10%。此分选方法分选效率高、建模速度快,可有效识别组内电池样本的一致性,实现电池的多场合利用和效率最大化。

• 单位
  电子工程学院; 哈尔滨理工大学