【摘 要】
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在新能源汽车的电池管理系统中,电池荷电状态（State of charge,SOC）预测对预测新能源汽车的续驶里程具有重要意义。针对电池SOC预测准确度低和稳定性差的问题,本文提出了多目标电池荷电状态预测方法。该预测方法结合支持向量机（Support vector machine,SVM）和非支配排序遗传算法-Ⅱ（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,
【出 处】
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第32届中国过程控制会议(CPCC2021)论文集
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在新能源汽车的电池管理系统中,电池荷电状态（State of charge,SOC）预测对预测新能源汽车的续驶里程具有重要意义。针对电池SOC预测准确度低和稳定性差的问题,本文提出了多目标电池荷电状态预测方法。该预测方法结合支持向量机（Support vector machine,SVM）和非支配排序遗传算法-Ⅱ（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）,径向基函数作为SVM的核函数,建立了以预测准确度高和稳定性强为优化目标的电池SOC预测模型。通过多目标优化算法同时优化了模型预测性能和SVM参数选择问题。最后,采用INR 18650-20R电池试验数据验证方法性能。在DST工况下,预测准确度提高了3.392%,稳定性提高了1.501%。
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