基于混沌量子麻雀搜索算法的锂电池模型参数辨识方法
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基于混沌量子麻雀搜索算法的锂电池模型参数辨识方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明提供了一种基于混沌量子麻雀搜索算法的锂电池模型参数辨识方法,建立状态空间方程和量测方程,通过采集长时间静置的电池端电压标定开路电压与SOC关系曲线,然后进行HPPC工况实验,获得电池电压、电流数据;确定目标函数为量测电压值与模型估计电压值之间的误差平方和,使用混沌量子麻雀搜索算法进行参数辨识。本发明由于采用量子行为策略和混沌映射对基本麻雀搜索算法进行了改进,得到了混沌量子麻雀搜索算法,可以使群体搜索更加智能,并及时摆脱局部最优解,在高维的单峰和多峰测试函数上都表现出良好的收敛精度。将该方法应用于电池模型参数辨识,可以提升电池模型参数辨识的精度,有效提高电池模型的准确性。
本发明提供了一种基于混沌量子麻雀搜索算法的电池模型参数辨识方法,建立状态空间方程和量测方程,通过采集长时间静置的电池端电压标定开路电压与SOC关系曲线,然后进行HPPC工况实验,获得电池电压、电流数据;确定目标函数为量测电压值与模型估计电压值之间的误差平方和,使用混沌量子麻雀搜索算法进行参数辨识。本发明由于采用量子行为策略和混沌映射对基本麻雀搜索算法进行了改进,得到了混沌量子麻雀搜索算法,可以使群体搜索更加智能,并及时摆脱局部最优解,在高维的单峰和多峰测试函数上都表现出良好的收敛精度。将该方法应用于电池模型参数辨识,可以提升电池模型参数辨识的精度,有效提高电池模型的准确性。
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