基于改进Bayes信息量准则的锂电池自适应变阶AVO模型
文档名：基于改进Bayes信息量准则的锂电池自适应变阶AVO模型
摘要：提出了一种融合Bayes信息量准则和樽海鞘优化算法的自适应变阶(AVO)模型.该模型以端电压误差的Bayes信息量作为一阶和二阶RC模型的变阶依据,利用樽海鞘优化算法(SSA)搜索Bayes信息量序列的全局最优解,实现对模型最优变阶序列的求解;通过开展混合动力脉冲特性(HPPC)实验,选用含遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)获取精确的模型参数,完成AVO模型的电阻及电容参数辨识和精度在线验证.结果表明:所建立的锂电池自适应变阶AVO模型平均误差为0.0119V,精度及实用性较高.
作者：寇发荣门浩王甜甜王思俊罗希Author：KOUFarongMENHaoWANGTiantianWANGSijunLUOXi
作者单位：西安科技大学机械工程学院,陕西西安710054
刊名：电源技术 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofPowerSources
年，卷(期)：2023, 47(9)
分类号：TM912
关键词：Bayes信息量准则AVO模型含遗忘因子递推最小二乘法樽海鞘优化算法
Keywords：BayesinformationcriterionAVOmodelrecursiveleastsquaresalgorithmwithforgettingfactorsalpswarmalgorith
机标分类号：TM351TH16TM912.9
在线出版日期：2023年10月20日
基金项目：国家自然科学基金，西安市科技计划项目基于改进Bayes信息量准则的锂电池自适应变阶AVO模型[
期刊论文]电源技术--2023, 47(9)寇发荣门浩王甜甜王思俊罗希提出了一种融合Bayes信息量准则和樽海鞘优化算法的自适应变阶(AVO)模型.该模型以端电压误差的Bayes信息量作为一阶和二阶RC模型的变阶依据,利用樽海鞘优化算法(SSA)搜索Bayes信息量序列的全局最优解,实现对模型最优变阶...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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