简介:
本发明实施方式提供一种数据驱动型的高精度锂电池SOC联合估计方法及系统,属于锂电池的SOC估计技术领域。所述方法包括:构建初始的SVM模型;采用PSO方法确定所述SVM模型的惩罚因子;根据所述惩罚因子更新所述SVM模型;训练并测试所述SVM模型以确定所述SVM模型估计SOC的精度;判断所述精度是否小于预设的阈值;在判断所述精度大于或等于所述阈值的情况下,再次采用PSO方法确定所述SVM的惩罚因子,并执行所述方法的相应步骤,直到判断所述精度小于所述阈值;以及在判断所述精度小于所述阈值的情况下,输出所述SVM模型,并采用所述SVM模型对SOC值进行估计。该方法和系统能够精确估计锂电池的SOC值。
本发明实施方式提供一种数据驱动型的高精度
锂电池SOC联合估计方法及系统,属于锂电池的SOC估计技术领域。所述方法包括:构建初始的SVM模型;采用PSO方法确定所述SVM模型的惩罚因子;根据所述惩罚因子更新所述SVM模型;训练并测试所述SVM模型以确定所述SVM模型估计SOC的精度;判断所述精度是否小于预设的阈值;在判断所述精度大于或等于所述阈值的情况下,再次采用PSO方法确定所述SVM的惩罚因子,并执行所述方法的相应步骤,直到判断所述精度小于所述阈值;以及在判断所述精度小于所述阈值的情况下,输出所述SVM模型,并采用所述SVM模型对SOC值进行估计。该方法和系统能够精确估计锂电池的SOC值。