首页 期刊 电子测量与仪器学报 改进PSO优化ELM预测锂离子电池剩余寿命 【正文】

改进PSO优化ELM预测锂离子电池剩余寿命

作者:丁阳征; 贾建芳 中北大学电气与控制工程学院; 太原030051
锂离子电池   剩余寿命   稳定性   混合粒子群算法   极限学习机  

摘要:针对极限学习机在预测锂离子电池剩余寿命过程中的不稳定性,提出利用混合粒子群优化算法对极限学习机预测模型优化的方法。通过改进的粒子群优化算法对极限学习机的输入端进行寻优处理,不但能够使模型的预测精度有进一步提高,而且大大增加了锂离子电池单次剩余寿命预测结果的可信度。利用NASA PCoE公开的锂离子电池数据进行仿真实验并评估该模型的预测性能,然后与标准的极限学习机预测模型预测结果进行对比,统计结果表明该方法使预测误差控制在2%左右。

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