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猫群算法的锂离子电池辨识参数及仿真
被引量：
3
1
作者
朱雪仪
蔡俊鹏
+1 位作者
陈德旺
林松青
《电池》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期392-395,共4页
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...
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。
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关键词
猫群算法(CSO)
锂离子电池
参数辨识
建模仿真
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职称材料
题名
猫群算法的锂离子电池辨识参数及仿真
被引量：
3
1
作者
朱雪仪
蔡俊鹏
陈德旺
林松青
机构
福州大学
数学与计算机科学学院
福州大学-星云股份智慧新能源研究中心
福建
星云
电子
股份
有限公司
出处
《电池》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期392-395,共4页
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)
文摘
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
Keywords
cat swarm optimization(CSO)
Li-ion battery
parameter identification
modeling and simulation
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
猫群算法的锂离子电池辨识参数及仿真
朱雪仪
蔡俊鹏
陈德旺
林松青
《电池》
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
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