简介:
本发明公开了一种基于遗传算法的锂离子电池参数拟合方法,包括如下步骤:对锂离子电池进行建模;对锂离子电池进行HPPC测试;利用遗传算法设计目标函数,并通过设置起始点和终止点的权重因子以在初始阶段和稳定阶段获得良好的拟合效果;采用基于遗传算法的参数拟合方法对实验数据进行拟合;根据所得拟合曲线对锂离子电池进行参数辨识。本发明通过遗传算法来拟合HPPC实验数据,进而得到电池的各项参数,解决了基于非线性最小二乘法的电池参数拟合法存在的拟合结果不准确、拟合效果不稳定等缺点,使得数据点和拟合曲线在初始阶段、稳定阶段都具有良好的重合度,提高了参数拟合的准确度、稳定性,以最大限度减小了误差,具有良好的通用性。
本发明公开了一种基于遗传算法的
锂离子电池参数拟合方法,包括如下步骤:对锂离子电池进行建模;对锂离子电池进行HPPC测试;利用遗传算法设计目标函数,并通过设置起始点和终止点的权重因子以在初始阶段和稳定阶段获得良好的拟合效果;采用基于遗传算法的参数拟合方法对实验数据进行拟合;根据所得拟合曲线对锂离子电池进行参数辨识。本发明通过遗传算法来拟合HPPC实验数据,进而得到电池的各项参数,解决了基于非线性最小二乘法的电池参数拟合法存在的拟合结果不准确、拟合效果不稳定等缺点,使得数据点和拟合曲线在初始阶段、稳定阶段都具有良好的重合度,提高了参数拟合的准确度、稳定性,以最大限度减小了误差,具有良好的通用性。