【摘 要】
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针对锂离子电池荷电状态(SOC)预测精度不高以及在线适应性差的问题,提出一种改进的增量学习相关向量机模型对锂离子电池SOC 进行在线预测。选择锂离子电池电压、充放电电流和
【机 构】
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桂林电子科技大学电气工程及其自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61741126),广西制造系统与先进制造技术重点实验室主任课题(16-380-12-006Z),广西研究生教育创新计划项目(YCBZ2019050),桂林电子科技大学研究生优秀论文培育项目(16YJPYSS02)资助
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针对锂离子电池荷电状态(SOC)预测精度不高以及在线适应性差的问题,提出一种改进的增量学习相关向量机模型对锂离子电池SOC 进行在线预测。选择锂离子电池电压、充放电电流和表面温度作为模型的输入,SOC 作为模型的输出,构造模型的训练集。选用快速序列稀疏贝叶斯学习算法进行训练,并结合增量学习法建立增量学习相关向量机模型进行锂离子电池SOC在线预测方法研究。研究发现,通过自动调整核参数的方法,可以保证有较高的预测精度。算法验证实验表明,核参数可以控制算法的预测精度和计算效率,该算法预测精度高、计算速度快、通用
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