HEV电池SOC预测的留一交叉验证优化LS-SVM方法

发布时间：2018-05-28 22:23

  本文选题：SOC预测 + 留一交叉验证　； 参考：《电源技术》2014年11期

【摘要】：针对混合动力汽车(HEV)电池剩余容量(SOC)判别问题,将最小二乘支持向量机方法应用于混合动力汽车电池荷电状态的预测。考虑到最小二乘支持向量机的参数选择会对预测结果产生较大的影响,提出了基于留一交叉验证优化最小二乘支持向量机的预测方法。将电池的工作电压、工作电流和表面温度参数用来预测蓄电池的荷电状态实时值,在欧洲城市行驶循环工况(EUDS)条件下进行实验验证,结果表明:所设计预测模型能够实时准确地预测出SOC值,有效性高。
[Abstract]:The least square support vector machine (LS-SVM) method is applied to predict the charged state of HEV batteries in hybrid electric vehicles (HEV). Considering that the parameter selection of least squares support vector machine (LS-SVM) will have a great influence on the prediction results, a prediction method based on LS-SVM is proposed. The operating voltage, working current and surface temperature parameters of the battery are used to predict the real time value of the charged state of the battery. The results show that the designed prediction model can accurately predict the SOC value in real time and has high efficiency.
【作者单位】： 江苏大学电气学院;
【基金】：江苏省研究生创新计划项目(CXLX13_0668)
【分类号】：U469.7;TM910

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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3 朱q，

本文编号：1948409