基于数据统计特性的GS-SVM电池峰值功率预测模型

摘要：

以锰酸锂动力电池为研究对象,对电池处于不同温度和荷电状态下的情况进行10s峰值功率测试,同时测量电池内阻.对实验测试得到的温度、荷电状态、内阻及峰值功率数据进行统计分析,包括测试变量间的相关程度评估和共线性检测,挖掘电池外特性参数与峰值功率数据间的统计关系.在此基础上,提出采用基于网格搜索的支持向量机(GS-SVM)建立电池的峰值功率预测模型.验证结果表明所提模型预测精度高,平均误差仅为3.65％;该模型训练时间短、响应速度快、操作性强,可以实现对动力电池峰值功率的快速估计,为电动汽车安全可靠运行提供有力保障.

关键词：动力电池、峰值功率、相关分析、共线性检测、GS-SVM、电动汽车

所属期刊栏目：37

分类号：TM911;U469.72

在线出版日期：2017-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：56-61