猫群算法的锂离子电池辨识参数及仿真

摘要：

针对锂离子电池模型参数辨识问题,应用猫群算法(CSO)进行研究,并在SIMULINK环境下搭建电池仿真模型,进行有效性验证.CSO较最小二乘法、遗传算法取得了更优的效果:两种放电情况下对剩余电量估计的平均相对误差减少约0.02％;均方根误差平均减少0.00057;CSO达到最优适应度的迭代次数仅为遗传算法的一半.

关键词：猫群算法(CSO)、锂离子电池、参数辨识、建模仿真

所属期刊栏目：49

分类号：TM912.9

资助基金：国家重点研发计划课题2018YFB0104403;福州大学产学研合作项目01001707

在线出版日期：2019-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：392-395