【摘 要】
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根据已有电池特性数据,首先利用熵值法计算了电池特性的权重,然后采用灰色关联分析方法计算出电池特性间的关联度,最后以退役动力电池的可放电量作为放电状态估计的指标,联合支持向量回归机(SVR)和粒子群算法(PSO)建立了指标估算模型,最后通过退役动力电池的充放电测试验证了整个方法的有效性.试验结果表明,所提估计方法能够用于退役动力电池的状态跟踪.
【机 构】
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国网能源研究院有限公司,北京 102209;储能技术工程研究中心(北方工业大学),北京 100144
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根据已有电池特性数据,首先利用熵值法计算了电池特性的权重,然后采用灰色关联分析方法计算出电池特性间的关联度,最后以退役动力电池的可放电量作为放电状态估计的指标,联合支持向量回归机(SVR)和粒子群算法(PSO)建立了指标估算模型,最后通过退役动力电池的充放电测试验证了整个方法的有效性.试验结果表明,所提估计方法能够用于退役动力电池的状态跟踪.
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