改进PSO优化LSSVM的锂电池SOC估算模型

作者：张洪涛^*; 夏耀威; 凃玲英; 张灿

来源：华侨大学学报(自然科学版), 2021, 42(02): 245-250.

• 锂电池
• 荷电状态
• 粒子群优化算法
• 最小二乘支持向量机

为提高锂电池荷电状态(SOC)的估算精度,提出一种改进粒子群优化(PSO)算法;对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚参数C和核函数参数σ进行寻优,建立基于改进PSO-LSSVM的锂电池SOC估算模型.对磷酸铁锂充放电实验数据进行仿真分析,结果表明:改进PSO-LSSVM模型的平均相对误差为2.96%,均方根误差为0.018,全局最大相对误差为4.79%;改进PSO-LSSVM模型明显提高锂电池SOC估算精度.

• 出版日期2021
• 单位电子工程学院; 湖北工业大学