【摘 要】
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为了提高锂离子电池荷电状态(SOC)的估计精度,文中采用基于高斯过程回归(GPR)机器学习的锂离子电池数据驱动方法,首先选取数据集,将电池测量参数电流和电压作为模型的输入向量,SOC作为模型的输出向量来训练模型,为了提高模型精度,文中改进了高斯过程回归模型.将上一时刻估计的SOC值加入到移动窗口中,并与电流和电压一起作为输入向量.通过窗口的大小不断更新训练集,从而训练出高精度SOC估计模型.通过实验采集的数据,并和GPR、最小二乘支持向量机(LSSVM)、支持向量机(SVM)和神经网络(NN)相比,所提模
【机 构】
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郑州电力职业技术学院,河南 郑州 451450;郑州工业应用技术学院,河南 郑州 451100
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为了提高锂离子电池荷电状态(SOC)的估计精度,文中采用基于高斯过程回归(GPR)机器学习的锂离子电池数据驱动方法,首先选取数据集,将电池测量参数电流和电压作为模型的输入向量,SOC作为模型的输出向量来训练模型,为了提高模型精度,文中改进了高斯过程回归模型.将上一时刻估计的SOC值加入到移动窗口中,并与电流和电压一起作为输入向量.通过窗口的大小不断更新训练集,从而训练出高精度SOC估计模型.通过实验采集的数据,并和GPR、最小二乘支持向量机(LSSVM)、支持向量机(SVM)和神经网络(NN)相比,所提模型估计的SOC均方根误差(RMSE)控制在1.5％以内,验证了提出方法的有效性.
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