【摘 要】
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准确的电池荷电状态(SOC)估计是电动车辆正常工作的基本前提。针对目前电池荷电状态估计时存在的非线性、不平稳等干扰因素的影响,本工作提出了基于灰狼优化算法的极限学习机
【机 构】
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长安大学工程机械学院公路养护装备国家工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(51805041),河南省重大科技专项(191110211500),长安大学研究生科研创新实践项(300103703038)
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准确的电池荷电状态(SOC)估计是电动车辆正常工作的基本前提。针对目前电池荷电状态估计时存在的非线性、不平稳等干扰因素的影响,本工作提出了基于灰狼优化算法的极限学习机的锂离子电池SOC估计方法,以提高估计精度并缩短估计时长。传统的极限学习机(ELM)直接随机生成模型参数,并对SOC进行估计,该方法运行速度快且泛化性能好。但极限学习机需要找出最优的隐含层神经元参数才能达到较高的精度。因此,通过灰狼优化算法(GWO)进一步优化模型参数,并通过选择合适的激活函数,弥补了传统极限学习机的不足。最后通过与粒子群优化
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