基于PSO-SVM的超级电容器老化趋势预测

来源 :2018第十二届中国电工装备创新与发展论坛暨第八届电工技术前沿问题学术论坛 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mm109700
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  准确预测超级电容器的老化趋势,对于储能系统的安全使用和可靠性评估都具有重要的意义.为了利用有限的实验数据准确地预测超级电容器的老化趋势,提出一种基于支持向量机(SVM)的回归预测方法,为此在不同工况下对超级电容器进行了老化实验研究,并通过阻抗谱分析对其电容值和等效串联电阻的变化趋势进行量化.建立了支持向量机的回归预测模型,进一步采用粒子群优化算法(PSO)优化SVM预测模型的参数,从而提高超级电容器老化趋势的预测精度.结果表明预测值与实验值基本吻合,预测结果的均方根误差值小于0.046.
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